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AI 提示词技巧：控制输出格式为 Markdown、HTML 与 LaTeX
解析大语言模型输出格式控制技巧，聚焦 Markdown、HTML 和 LaTeX 三种主流格式。通过明确格式规则、边界及提供示例，引导模型生成符合下游场景的内容。文章分别阐述了各格式的 Prompt 设计公式、场景案例与避坑指南，并总结跨格式通用技巧及核心原则，帮助读者减少二次编辑成本，实现精准输出。
解析大语言模型输出格式控制技巧，聚焦 Markdown、HTML 和 LaTeX 三种主流格式。通过明确格式规则、边界及提供示例，引导模型生成符合下游场景的内容。文章分别阐述了各格式的 Prompt 设计公式、场景案例与避坑指南，并总结跨格式通用技巧及核心原则，帮助读者减少二次编辑成本，实现精准输出。
在使用大语言模型（LLM）生成内容时，'输出格式可控'是提升内容实用性的关键能力之一。无论是撰写技术文档、生成网页原型，还是创作学术论文，指定清晰的格式（如 Markdown、HTML、LaTeX）能让模型输出直接适配下游场景（如文档渲染、代码运行、论文排版），减少人工二次编辑成本。本文将系统拆解这三种主流格式的 Prompt 设计技巧，结合真实场景案例，帮助读者掌握'让模型精准输出目标格式'的核心方法。
在深入技巧前，需先理解模型'听话'的底层逻辑——LLM 本质是'基于上下文预测下一个 token'的系统，当 Prompt 中明确格式规则、提供格式示例时，模型会将'遵循格式'作为生成目标之一，而非仅关注内容正确性。格式控制的核心在于通过 Prompt 传递两个关键信息：
<html> 和 </html> 标签内）。例如，若仅要求模型'写一段关于 Prompt 工程的介绍'，输出可能是无结构的纯文本；但若补充'用 Markdown 格式，包含 1 个二级标题、2 个三级标题和 1 个无序列表'，模型会优先满足格式约束，再填充内容。
Markdown 因语法简洁、兼容性强（支持 GitHub、Notion、Obsidian 等平台），成为日常文档、技术笔记、博客创作的首选格式。控制模型输出 Markdown 的核心是'明确层级结构'和'指定特殊元素'，避免模型混淆格式语法（如将标题 # 误写为 -）。
指令：生成 [内容主题]，需覆盖 [核心要点 1]、[核心要点 2]、[核心要点 3]
格式要求：
1. 使用 Markdown 格式，标题层级严格遵循：一级标题（#）、二级标题（##）、三级标题（###），最多支持 3 级标题
2. 必须包含以下元素：[指定元素，如'1 个无序列表（- 开头）、1 个代码块（```包裹）、1 个表格（| 分隔列）']
3. 内容结束后需添加'---'作为分隔符，避免多余输出
请生成'Prompt 调试的 5 个常用技巧'的技术笔记，需覆盖每个技巧的'核心逻辑'和'操作步骤'。
格式要求：
1. 使用 Markdown 格式，标题层级：一级标题（#）为总标题，二级标题（##）为每个技巧名称，三级标题（###）为'核心逻辑'和'操作步骤'
2. 必须包含：1 个无序列表（总结调试注意事项）、1 个代码块（示例调试前后的 Prompt 对比）、1 个表格（汇总技巧适用场景）
3. 内容结束后添加'---'作为结束标记，不额外输出其他内容。
# Prompt 调试的 5 个常用技巧
## 1. 明确指令补全法
### 核心逻辑
当模型输出偏离需求时，补充'具体指令细节'（如'输出字数控制在 300 字内''避免使用专业术语'），减少语义歧义。
### 操作步骤
1. 分析原始 Prompt 缺失的约束条件（如无格式要求、无受众限定）；
2. 在 Prompt 末尾添加'指令补全句'，例如：'请用口语化表达，分 2 点说明'；
3. 对比补全前后的输出差异，验证效果。
## 2. 错误案例反向引导法
### 核心逻辑
通过'给出错误示例 + 指出问题'，让模型明确'不能做什么'，从而规避同类错误。
### 操作步骤
1. 收集模型过往的错误输出（如格式混乱、信息遗漏）；
2. 在 Prompt 中插入错误案例，标注问题点：'错误示例：xxx（问题：未分点，逻辑混乱）'；
3. 要求模型'参考错误案例，生成符合要求的内容'。
## 3. 上下文窗口优化法
### 核心逻辑
当内容过长时，拆分 Prompt 至模型上下文窗口范围内（如 GPT-3.5 窗口为 4k tokens），避免信息截断。
### 操作步骤
1. 用 token 计算工具（如 OpenAI Tokenizer）估算内容长度；
2. 若超过窗口，按'背景信息→核心需求→格式要求'拆分 Prompt，分多轮生成；
3. 合并多轮输出，检查逻辑连贯性。
## 4. 角色设定强化法
### 核心逻辑
给模型设定'专业角色'（如'资深 Prompt 工程师'），让输出贴合角色的专业表达习惯，提升内容质量。
### 操作步骤
1. 在 Prompt 开头添加角色设定：'假设你是拥有 5 年经验的 Prompt 工程师，熟悉各类模型的输出特性'；
2. 明确角色的输出要求：'你的回答需包含技术细节，避免泛泛而谈'；
3. 验证输出是否符合角色的专业度预期。
## 5. 指标量化评估法
### 核心逻辑
通过'设定量化指标'（如'准确率≥90%''流畅度评分≥4/5'），让模型输出有明确的优化目标。
### 操作步骤
1. 定义评估指标（如准确率：正确覆盖需求要点的比例；流畅度：语句通顺无语法错误）；
2. 在 Prompt 中要求模型'输出后附带指标自评'；
3. 根据自评结果，调整 Prompt 中的指标权重（如'优先保证准确率，再优化流畅度'）。
### 调试注意事项
- 调试时每次只修改 1 个变量（如仅调整指令，不改变角色），避免无法定位有效优化点；
- 对开源模型（如 LLaMA-2），调试后需多轮测试，验证输出稳定性；
- 若模型持续输出错误，可重启对话，清除历史上下文干扰。
### 示例：调试前后的 Prompt 对比
'写 Prompt 调试技巧'
'假设你是拥有 5 年经验的 Prompt 工程师，写 Prompt 调试的 5 个常用技巧，每个技巧需包含'核心逻辑'和'操作步骤'（用三级标题区分），输出用 Markdown 格式，结束后添加'—''
### 技巧适用场景汇总表
| 调试技巧 | 适用场景 | 不适用场景 |
|------------------------|-------------------------------------------|-----------------------------------|
| 明确指令补全法 | 输出无约束、语义模糊的场景 | 已明确指令但模型能力不足的场景 |
| 错误案例反向引导法 | 模型反复出现同类错误的场景 | 首次使用模型，无错误案例的场景 |
| 上下文窗口优化法 | 内容过长（如生成万字报告）的场景 | 短内容（如 200 字以内）生成场景 |
| 角色设定强化法 | 需要专业表达（如学术、法律）的场景 | 口语化、随意表达的场景 |
| 指标量化评估法 | 需明确质量标准（如商业文档）的场景 | 无明确质量指标的创意生成场景 |
---
HTML 是网页的核心标记语言，控制模型输出 HTML 可直接用于'快速生成网页原型''制作邮件模板''嵌入应用界面'等场景。与 Markdown 不同，HTML 需严格遵循'标签闭合''层级嵌套'规则，因此 Prompt 设计需更注重'语法正确性'和'结构完整性'。
指令：生成 [网页类型，如'个人博客首页''产品介绍页']，需包含 [核心模块，如'导航栏、Banner 图、内容区、footer']
格式要求：
1. 使用 HTML5 标准格式，必须包含 <!DOCTYPE html>、<html>、<head>（含 <meta charset="UTF-8">、<title>）、<body> 标签，标签严格闭合
2. 模块结构：[指定模块的嵌套关系，如'导航栏放在 <nav> 标签内，内容区放在 <main> 标签内']
3. 样式要求：[可选，如'使用内联样式（style 属性）设置背景色为 #f5f5f5，字体为 Arial']
4. 输出范围：仅输出 HTML 代码，包裹在 ```html 和 ```之间，不添加任何解释性文字
请生成'Prompt 工程学习网站'的首页 HTML，目标用户是初学者，需包含'导航栏、Banner 区、课程列表区、学习路径区、footer'5 个模块。
格式要求：
1. 使用 HTML5 标准，必须包含 <!DOCTYPE html>、<html lang="zh-CN">、<head>（含 <meta charset="UTF-8">、<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">、<title>Prompt 工程学习网</title>）、<body> 标签，所有标签严格闭合
2. 模块嵌套规则：
- 导航栏：放在 <nav> 内，包含 3 个链接：'首页''课程列表''学习路径'
- Banner 区：放在 <div> 内，包含 1 个标题（<h1>）和 1 个副标题（<p>）
- 课程列表区：放在 <section> 内，用 <div> 包裹 3 个课程卡片，每个卡片含 <h3>（课程名）和 <p>（课程简介）
- 学习路径区：放在 <section> 内，用 <ol> 生成 3 步学习路径
- footer：放在 <footer> 内，包含版权信息
3. 仅输出 HTML 代码，包裹在 ```html 和 ```之间，不添加任何额外文字。
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Prompt 工程学习网</title>
</head>
<body>
<!-- 导航栏 -->
<nav style="background-color:#2c3e50;color:white;padding:15px;">
<a href="#" style="color:white;margin-right:20px;text-decoration:none;">首页</a>
<a href="#courses" style="color:white;margin-right:20px;text-decoration:none;">课程列表</a>
<a href="#path" style="color:white;text-decoration:none;">学习路径</a>
</nav>
<!-- Banner 区 -->
<div =>
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Prompt 基础入门
适合零基础：讲解 Prompt 定义、结构、LLM 工作原理，掌握基础指令写法。
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适合有基础：深入 Chain-of-Thought、Few-Shot 等技巧，提升输出质量。
行业 Prompt 应用
实战导向：覆盖编程、营销、医疗等行业，提供可直接复用的 Prompt 模板。
3 步学习路径
第一步：打基础：学习 Prompt 核心概念（指令、背景、示例），掌握 Markdown 格式控制技巧；
第二步：练技巧：通过实战案例练习 Few-Shot、Chain-of-Thought 等进阶方法，熟悉不同模型特性；
第三步：落地用：结合自身行业（如编程、教育），设计专属 Prompt 模板，解决实际问题。
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<div> 对应 </div>，避免单标签遗漏（如 <img> 需加 />）'；<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">，避免模型忽略移动端配置；<style> 标签位置，避免模型将样式写在标签外，导致渲染错误。LaTeX 是学术领域（尤其是数学、物理、计算机）的主流排版工具，擅长处理复杂公式、参考文献、目录生成等。控制模型输出 LaTeX 需重点关注'环境定义'（如公式环境 equation、表格环境 table）和'语法严谨性'（如特殊符号转义、引用标签），避免因语法错误导致编译失败。
指令：生成 [学术内容，如'Prompt 工程的研究综述''LLM 输出格式控制的数学模型']，需包含 [核心元素，如'2 个公式、1 个表格、1 段参考文献']
格式要求：
1. 使用 LaTeX 标准格式，必须包含 \documentclass{...}、\begin{document}、\end{document}，指定文档类型（如 article）和语言（如 \usepackage{ctex} 用于中文）
2. 环境要求：[指定环境及参数，如'公式用 equation 环境，表格用 table 环境（带 caption 和 label）']
3. 特殊元素：[指定特殊符号或包，如'使用 \usepackage{amsmath} 处理公式，\usepackage{graphicx} 插入图片']
4. 输出范围：仅输出 LaTeX 代码，包裹在 ```latex 和 ```之间，不添加编译说明
请生成'Prompt 长度与模型输出准确率关系'的学术内容片段，需包含'研究假设、1 个数学公式（准确率计算）、1 个实验结果表格、2 条参考文献'。
格式要求：
1. 使用 LaTeX 格式，文档类型为 article（\documentclass{article}），支持中文（\usepackage{ctex}），加载必要包：amsmath（公式）、booktabs（表格线）、natbib（参考文献）
2. 结构要求：
- 研究假设：用 \section{研究假设} 包裹，内容为'Prompt 长度在模型上下文窗口阈值内时，长度增加会提升准确率；超过阈值后，准确率下降'
- 公式：用 equation 环境，定义准确率公式（准确率 = 正确输出数 / 总输出数 × 100%），添加 label{eq:accuracy}
- 表格：用 table 环境，位置为 [h]（当前位置），包含 caption（'不同 Prompt 长度的准确率实验结果'）和 label{tab:accuracy_result}，表格列：Prompt 长度（tokens）、准确率（%）、标准差，共 4 行数据
- 参考文献：用 bibliography 环境，引用 2 篇相关文献（格式为：作者。标题。期刊，年份，卷 (期): 页码。）
3. 仅输出 LaTeX 代码，包裹在 ```latex 和 ```之间，不添加其他说明。
\documentclass{article}
\usepackage{ctex} % 支持中文
\usepackage{amsmath} % 公式排版
\usepackage{booktabs} % 表格线优化
\usepackage{natbib} % 参考文献引用
\begin{document}
\section{研究假设}
针对 Prompt 长度与模型输出准确率的关系，本文提出以下研究假设：当 Prompt 长度在模型上下文窗口阈值（如 GPT-3.5 的 4096 tokens）内时，随着长度增加（补充更多背景信息、示例），模型对需求的理解精度提升，进而提高输出准确率；当 Prompt 长度超过上下文窗口阈值时，模型会截断部分输入信息，导致需求理解偏差，准确率呈现下降趋势。
\section{准确率计算方法}
模型输出准确率的定义为'正确输出样本数占总输出样本数的比例'，数学表达式如公式 \ref{eq:accuracy} 所示：
\begin{equation}
\text{Accuracy} = \frac{N_{\text{correct}}}{N_{\text{total}}} \times 100\%
\label{eq:accuracy}
\end{equation}
其中，$N_{\text{correct}}$ 表示模型输出符合需求的样本数量，$N_{\text{total}}$ 表示实验的总样本数量。准确率取值范围为 [0, 100%]，值越高表明模型输出与需求的匹配度越高。
\section{实验结果与分析}
不同 Prompt 长度的准确率实验结果如表 \ref{tab:accuracy_result} 所示。实验使用的模型为 GPT-3.5，总样本数 $N_{\text{total}} = 100$，上下文窗口阈值为 4096 tokens。
\begin{table}[h]
\centering
\caption{不同 Prompt 长度的准确率实验结果}
\label{tab:accuracy_result}
\begin{tabular}{ccc}
\toprule
Prompt 长度（tokens） & 准确率（%） & 标准差（%） \\
\midrule
500 & 68.2 & 3.5 \\
1500 & 82.5 & 2.1 \\
3000 & 89.7 & 1.8 \\
5000 & 75.3 & 4.2 \\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}
由表 \ref{tab:accuracy_result} 可知，当 Prompt 长度从 500 tokens 增加到 3000 tokens 时，准确率从 68.2% 提升至 89.7%，且标准差逐渐减小（说明输出稳定性提升）；当长度超过阈值（4096 tokens）至 tokens 时，准确率下降至 ，标准差增大，验证了本文的研究假设。
\{参考文献}
\begin{bibliography}{}
\bibitem{zhang2023prompt} 张明，李华。Prompt 工程在大语言模型中的应用研究。计算机学报，, (): -.
\bibitem{wang2024length} 王磊，赵静。大语言模型上下文窗口与 Prompt 长度的匹配机制。人工智能学报，, (): -.
\end{bibliography}
\end{document}
无论是 Markdown、HTML 还是 LaTeX，掌握以下通用技巧可大幅提升格式控制的成功率，甚至适配自定义格式（如 JSON、XML）：
当格式规则复杂时，仅靠文字描述可能不够，需在 Prompt 中添加'格式示例'。例如，要求模型输出'自定义报告格式'时，可先给出示例：
格式示例：【报告标题】XXX【报告日期】YYYY-MM-DD【核心结论】- 结论 1\n- 结论 2【数据支撑】表格：列 1|列 2|列 3\n值 1|值 2|值 3
请按上述格式，生成'Prompt 格式控制效果评估报告'，报告日期为 2025-01-01，核心结论需包含 2 点，数据支撑包含 1 个表格。
模型会模仿示例的结构和符号（如【】、|），生成符合要求的内容。
在 Prompt 中用'起始标记'和'结束标记'定义格式范围，避免模型输出多余内容。例如：
请生成 HTML 代码，仅输出在 <!-- START HTML --> 和 <!-- END HTML --> 之间，不添加其他文字：
<!-- START HTML -->
<!DOCTYPE html>
<html> ...（模型生成内容）
</html>
<!-- END HTML -->
若模型首次输出格式错误，可将'错误输出 + 修正指令'作为新 Prompt，进行迭代优化。例如：
你上次生成的 HTML 缺少 <meta charset="UTF-8"> 标签，且导航栏的 <nav> 标签未闭合。请修正这些问题，重新生成完整的 HTML 代码，要求：
1. 补充 <meta charset="UTF-8"> 到 <head> 标签内；
2. 确保所有标签闭合；
3. 仅输出 HTML 代码。
控制模型输出格式的本质是'给模型清晰的'生产标准''，核心原则可总结为三点：
通过本文的技巧，读者可根据实际场景（文档、网页、学术论文）设计精准的 Prompt，让模型输出直接满足下游需求，真正实现'Prompt 即生产力'。
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