结构化输出指南：三⼤必备提⽰技巧总结

转载：结构化输出指南：三⼤必备提⽰技巧总结

结构化输出的核⼼价值

• 定义：指⻓⽂本→有序结构（键值对/列表/表格），适应代码解析需求。
  
• 必要性：避免⾃由⽂本带来的歧义性，提⾼⾃动化处理效率。
  

  示例场景：客户评论分析中，结构化输出精准提取产品名/情感/摘要，代码直接读取字段省去NLP解析。
  

  
  

实现⽅法对⽐

⽅法优点缺点模型原⽣功能规范格式（如JSON模式）模型绑定/平台学习成本⾼提⽰⼯程通⽤性强/灵活性⾼需精准设计提⽰语句三⼤实战技巧详解

技巧1：YAML优先原则（Dify中就是采用yaml）

• JSON痛点：严格引号/转义符导致错误，模型分词困难。
  

  问题案例：对话提取时\"转义失败导致解析崩溃。
  

  
  
• YAML优势
  
  
  
  • 多⾏字符串处理简（|保留原格式、>折叠换⾏）
    
  • 注释能⼒提升可读性
    优化提⽰设计：
    
  1. # 要求明确格式
  2. 输出yaml块，包含如下字段：
  3. review_analysis:
  4.   product_name: <产品名>
  5.   sentiment: <情感标签>
  6.   comment: |  # 多行文本
  7.     <详述问题>

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技巧2：索引标识取代原始⽂本

• 问题场景：处理含噪数据列表（如评论过滤）
  

  典型错误：模型返回被修饰的⽂本内容（"Visit my site" → "Visit my site!"）与原数据不匹配。
  

  
  
• 解决方案
  
  
  
  • 原始数据预加索引标记
    1. 0: 评论A...
    2. 1: 评论B...

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  • 提⽰明确要求返回索引值
    1. spam_indexes: [1,3]

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  优势：规避⽂本变动风险，直接定位原始数据。
  
  

技巧3：注释引导模型推理

• 底层原理：通过注释强制模型进⾏逻辑链思考（Chain-of-Thought）。
  

  错误示例：直接输出分类结果导致误判。
  

  
  
• 实施⽅式
  1. # 动态模式提⽰
  2. # 分析结果：评论1含欺诈链接，评论3存在乱码...
  3. suspicious_reviews:
  4.   - index: 1
  5.     reason: "包含外部钓鱼链接"
  6.   - index: 3
  7.     reason: "⽆意义字符"

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• 双重收益：提升结果准确性 + 增强输出可解释性。
  

完整实现流图谱

1. 提⽰设计 →（YAML格式要求+索引标记+注释引导）
2.         → 模型输出结构化数据 → 代码解析验证 → 应⽤集成

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关键验证点：

• YAML语法合法性检查（如PyYAML解析）
  
• 索引值范围校验（0 ≤ index ≤ N）
  
• 注释-数据逻辑⼀致性检测
  

典型错误与规避策略

下面是三组技巧的对比样例（每项技巧原始方案 vs 增强方案对比）：
技巧一对比样例：YAML vs JSON

▎原始方案（纯JSON要求）

1. // Prompt:
2. 请以严格JSON格式输出产品评论分析结果，key包含product_name, sentiment, summary
3. 成功后输出:
4. {
5.   "product_name": "SmartWatch Pro 4",
6.   "sentiment": "Negative",
7.   "summary": "客户表示"腕带三天断裂，客服处理拖延"问题"
8. }
9. // 问题：引号转义失败导致JSON解析错误

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▎增强方案（YAML结构）

1. # Prompt显式要求使用YAML格式及多行标记符|
2. 输出YAML块，包含：
3. product_name: <型号>
4. sentiment: <情感分析标签>
5. summary: |
6.   <原始评论摘要（保留换行/引号）>
8. 成功后输出：
9. product_name: SmartWatch Pro 4
10. sentiment: Negative
11. summary: |
12.   客户表示"腕带三天断裂，
13.   客服处理拖延"问题
14. # YAML字面量符号(|)完美保留用户原句

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技巧二对比样例：索引获取 vs 文本匹配

▎原始方案（要求返回文本）

1. # Prompt: 请返回包含广告嫌疑的评论
2. 输出结果:
3. - "点击这里获取优惠 http://promo.notascam.cn"
4. - "立减500元→访问taobao1234.link领取"
6. # 风险：用户原始评论可能包含空格或标点变化
7. 原列表实际数据:
8. 2: 点击这里获取优惠 http://promo.notascam.cn
9. 5:  立减500元 → 访问taobao1234.link 领取

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▎增强方案（要求返回索引）

1. # Prompt: 每条评论已标注索引值（0-9），返回需删除的索引整数列表
2. 输出结果:
3. reviews_to_remove_indexes:
4.   - 2
5.   - 5
7. # 关键优势：即使原数据从"→"变为"➔"，仍能正确匹配索引

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技巧三对比样例：纯数据 vs 智能注释

▎原始方案（无注释输出）

1. # Prompt: 返回情感分析为Negative的所有评论索引
2. analysis_results:
3.   negative_reviews: [1, 7]
5. # 风险：无法验证模型是否误判

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▎增强方案（带推理注释）

1. # Prompt要求：在关键字段前添加总结性的注释(#)
2. # 检测到评论1/7存在过激情绪词（"假货"、"诈骗"）和威胁性语言
3. negative_reviews:
4.   - 1
5.   - 7
7. # 价值体现：可通过检查注释逻辑判断模型的置信度

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技巧维度Original Prompt缺点Enhanced Prompt优势格式JSON转义错误破坏结构YAML保留多行文本攻击力下降 → Coordinate 0字段文本匹配脆弱性索引定位消除格式敏感性 → Coordinate 3-5-7可读性难以复核模型逻辑注释链式推理提升可解释性 → 同步降低调试成本

迭代验证：在实际应用中，采用增强方案的结构化输出错误率平均降低67%（基于测试数据集）

通过这三⼤技巧的系统应⽤，可显著提⾼⼤模型结构化输出的可靠性，为AI应⽤的⼯业化落地夯实数据接⼝基础。

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