المطالبة بتنسيق json أو XML يزيد من إخراج LLM بمقدار 10x لماذا لأن التنسيقات المنظمة تعطي النموذج حدودا وتوقعات واضحة عندما تطلب نصا غير منظم ، يجب على LLM تخمين: كم من الوقت يجب أن يكون هذا؟ ما هي الأقسام التي أحتاجها؟ متى أنتهي؟ ما هو مستوى التفاصيل؟ ولكن مع JSON / XML ، فإنك تقدم قالبا حرفيا: JSON{ "ملخص": "", "key_points": [], "التحليل": "", "التوصيات": [] } الآن يعرف النموذج بالضبط ما يجب ملؤه ومقدار المحتوى الذي يحتاجه كل قسم تقريبا إنه مثل الفرق بين "اكتب شيئا عن السيارات" مقابل "املأ نموذج مراجعة السيارة هذا بهذه الحقول ال 12 المحددة" يزيل الهيكل شلل القرار ويمنح النموذج إذنا بأن يكون شاملا بالإضافة إلى JSON / XML يشجع النموذج بشكل طبيعي على التفكير في أجزاء منظمة بدلا من مجرد دفق النص حتى يشعر بأنه "انتهى" [ها هو اختراق الميتا] لا تحاول حتى كتابة مطالبات منظمة من البداية بدلا: 1. تفريغ الدماغ من الصوت إلى نص كل ما تريد تحليله / البحث عنه / الكتابة عنه 2. الصق هذا النص الفوضوي في الذكاء الاصطناعي 3. اطلب منه "إنشاء هيكل سريع JSON بناء على تفريغ الدماغ هذا الذي من شأنه أن يحصل على أفضل إخراج ممكن" 4. خذ قالب JSON الذي تم إنشاؤه 5. أرسلها مرة أخرى كموجه فعلي تحصل على جميع مزايا المطالبة المنظمة دون الحاجة إلى التفكير في الهيكل بنفسك يعرف الذكاء الاصطناعي ما هي المجالات التي ستكون أكثر فائدة مما تفعله على أي حال يحول تيار وعيك إلى موجه احترافي في 30 ثانية جربها بنفسك - اطلب نفس التحليل في شكل فقرة مقابل تنسيق منظم ستكون النسخة المنظمة أطول من 3 إلى 5 مرات وأكثر تفصيلا في كل مرة