prompting ve formátu json nebo xml zvyšuje výstup LLM 10x Proč protože strukturované formáty dávají modelu jasné hranice a očekávání když požádáte o nestrukturovaný text, LLM musí odhadnout: Jak dlouho by to mělo trvat? jaké sekce potřebuji? kdy skončím? Jakou úroveň detailů? ale s JSON/XML doslova poskytujete šablonu: json{ "summary": "", "key_points": [], "analysis": "", "doporučení": [] } Nyní model přesně ví, co má vyplnit a kolik obsahu zhruba každá sekce potřebuje Je to jako rozdíl mezi "napište něco o autech" vs "vyplňte tento formulář recenze auta s těmito 12 konkrétními poli" Struktura odstraňuje rozhodovací paralýzu a dává modelu svolení být komplexní navíc JSON/XML přirozeně povzbuzuje model k tomu, aby přemýšlel v organizovaných blocích, spíše než jen streamoval text, dokud se nebude cítit "hotový" [Zde je meta hack] ani se nepokoušejte psát strukturované výzvy od nuly namísto: 1. Výpis mozku z hlasu na text Vše, co chcete analyzovat/zkoumat/psát 2. vložte ten chaotický přepis do AI 3. požádejte jej o "vytvoření struktury výzev JSON na základě tohoto výpisu mozku, která by získala nejlepší možný výstup" 4. vezměte vygenerovanou šablonu JSON 5. Pošlete jej zpět jako aktuální výzvu Získáte všechny výhody strukturovaného nabádání, aniž byste museli sami přemýšlet o struktuře AI ví která pole by byla nejužitečnější lépe než vy promění váš proud vědomí na výzvu na profesionální úrovni za 30 sekund Vyzkoušejte si to sami - požádejte o stejnou analýzu v odstavcové formě vs strukturovaný formát strukturovaná verze bude pokaždé 3-5x delší a mnohem detailnější