ai格式控制需明确指令:一、结构化字段顺序;二、占位符模板示例;三、json schema声明;四、分隔符锚点标记;五、正则与长度约束。每种方法均强调严格遵循、禁止额外内容。
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如果您希望AI生成的内容严格遵循某种固定格式或结构,例如表格、分段列表、指定字段顺序等,则需要在提示词中明确限定输出框架。以下是实现此类格式控制的多种写法:
一、使用结构化指令明确字段与顺序
该方法通过直接声明所需字段名称及其排列顺序,强制模型按既定骨架填充内容,避免自由发挥导致结构偏移。
1、在提示词开头写明“请严格按以下结构输出”,随后用冒号分隔字段名并标注序号。
2、字段之间用换行分隔,每个字段后加中文顿号或句号,不使用任何Markdown符号或缩进。
3、在字段名后括号注明数据类型或示例,如“标题(不超过15字)”“正文(三句话,每句以分号结尾)”。
4、末尾添加硬性约束语句:禁止添加任何额外说明、解释、前言、后缀或未指定字段。
二、提供带占位符的模板示例
该方法利用“少样本学习”原理,向AI展示一个完整但含可替换标记的输出样例,使其模仿格式而非内容。
1、先描述任务目标,如“生成一段产品介绍文案”。
2、紧接着给出一个结构清晰的模板,所有变量部分用【】包裹,如【产品名称】、【核心功能1】、【适用人群】。
3、确保模板中包含全部必需元素,且顺序不可调换,例如首行为标题,次行为功能点,末行为适用场景。
4、在模板后追加指令:仅替换【】内的内容,其余字符、标点、空行、缩进均不得改动。
三、采用JSON Schema式声明
该方法适用于需机器可解析结构的场景,通过类JSON语法定义字段名、类型、长度及必选性,提升格式确定性。
1、在提示词中写明“请以标准JSON格式输出,严格符合以下Schema:”。
2、列出对象键名,并为每个键指定类型(string/number/array)、最大长度(如“description: string, max 100 chars”)及是否必填。
3、若存在嵌套结构,用缩进和层级说明,如“steps: array of objects, each with 'step_number' (number) and 'action' (string)”。
4、结尾强调:输出必须是合法JSON字符串,无额外文本、注释、代码块包裹或说明性文字。
四、设置分隔符与锚点标记
该方法借助特殊不可见符号作为结构锚点,引导模型在指定位置插入对应内容,适合复杂多段落格式。
1、定义一组唯一分隔符,如“===TITLE===”“===BODY===”“===FOOTER===”,并在提示词中说明其含义。
2、要求AI在输出中严格保留这些分隔符,且每个分隔符前后各空一行。
3、对每个分隔符区域附加内容限制,如“===BODY===后仅允许出现三段文字,每段首句以‘●’开头”。
4、最后锁定边界:禁止省略任一分隔符、更改其大小写、增减等号数量或在其前后插入其他符号。
五、结合正则约束与长度控制
该方法针对字符级精度要求,通过自然语言描述匹配规则与长度阈值,弥补纯语义指令的模糊性。
1、在提示中嵌入类似编程语言的约束表达,如“每行以数字加顿号开头,如‘1、’‘2、’,共恰好5行”。
2、对关键字段设定显式长度范围,如“作者姓名字段必须为2–4个汉字,不可含英文字母或数字”。
3、使用否定式排除干扰项,如“不使用项目符号、不加粗、不斜体、不换色、不插入图标”。
4、收束于刚性指令:若任一约束未满足,须重新生成直至完全合规,不得以‘近似’‘基本符合’为由提交。










