solicitarea în format json sau xml crește ieșirea LLM de 10 ori de ce deoarece formatele structurate oferă modelului limite și așteptări clare când cereți text nestructurat, LLM trebuie să ghicească: Cât de lung ar trebui să fie acest lucru? de ce secțiuni am nevoie? când am terminat? Ce nivel de detaliu? dar cu JSON/XML furnizați literalmente un șablon: json{ "rezumat": "", "key_points": [], "analiză": "", "recomandări": [] } Acum modelul știe exact ce să umple și aproximativ de cât conținut are nevoie fiecare secțiune Este ca și cum ar fi diferența dintre "scrieți ceva despre mașini" și "completați acest formular de recenzie a mașinii cu aceste 12 câmpuri specifice" Structura elimină paralizia decizională și oferă modelului permisiunea de a fi cuprinzător plus JSON/XML încurajează în mod natural modelul să gândească în bucăți organizate, mai degrabă decât să transmită text până când se simte "gata" [iată meta hack-ul] Nici măcar nu încercați să scrieți solicitări structurate de la zero în loc de: 1. Brain-to-text dump tot ceea ce doriți să analizați/cerceteze/scris despre 2. lipiți acea transcriere dezordonată pe AI 3. cereți-i să "creați o structură de prompt JSON bazată pe acest brain dump care ar obține cel mai bun rezultat posibil" 4. luați acel șablon JSON generat 5. Trimiteți-l înapoi ca solicitare reală Obțineți toate beneficiile solicitării structurate fără a fi nevoie să vă gândiți singur la structură AI știe ce câmpuri ar fi cele mai utile mai bine decât tine oricum Îți transformă fluxul de conștiință într-un prompt de nivel profesional în 30 de secunde Încercați singur - cereți aceeași analiză sub formă de paragraf vs format structurat Versiunea structurată va fi de 3-5 ori mai lungă și mult mai detaliată de fiecare dată