JSON 格式的优势
在应用开发过程中,JSON 是最常用的数据结构格式,具有显著优势:
- 轻量级:格式紧凑,比 XML 等其他数据交换格式更轻便,传输速度快,占用带宽少。
- 易于解析:基于文本,在各种编程语言中流行,可轻松解析和生成。
- 平台无关性:语言无关,可在不同系统和编程语言之间无缝交换数据。
- 支持复杂数据结构:表示复杂的对象和数组结构,适合层次化数据。
- 易于人类阅读:键值对格式,直观易懂。
- 自描述性:有意义的键名,有助于理解数据结构的目的。
因此,在 AI 应用开发中,希望大模型返回 JSON 结构数据,便于与现有系统集成及结果解析。
技术方案
1. 纯提示词方案
早期大模型不支持 JSON 结构返回,目前部分模型仍不支持。前期只能通过 Prompt(提示词)实现。
Prompt 示例:查询某个导演最受欢迎的电影,包括:电影名称、描述、发行时间、演员列表(姓名、年龄、参演过的最受欢迎电影),请以 JSON 格式返回。
期望返回的 JSON 结构如下:
{
"name": "电影名称",
"description": "电影描述",
"publishDate": "2023-01-01",
"performers": [
{
"name": "演员姓名",
"age": 30,
"films": ["电影 A", "电影 B"]
}
]
}


