结构化设计: 用Markdown、XML和JSON设计生产级提示词
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在AI产品落地过程中，提示词（Prompt）的质量直接决定了模型输出的效果。本文系统介绍了如何利用Markdown、XML和JSON三种结构化格式，设计清晰、可维护、可扩展的“生产级”提示词。
为什么要撰写结构化提示词？
当提示词变得复杂，包含多重指令、大量上下文和具体示例时，一个扁平的、无结构的文本块会让模型难以区分不同信息的优先级。就像给员工下达一个冗长且毫无重点的口头指令，很容易导致误解和执行偏差。
结构化提示词通过使用明确的分隔符、标签或语法，将提示词分解为逻辑清晰的模块。这带来了几个核心优势：
减少歧义：清晰地标示出哪些是指令、哪些是上下文、哪些是用户输入，让模型准确理解每个部分的意图。
提升指令遵循能力：当任务被分解并结构化呈现时，模型能更好地按步骤执行，输出结果更符合预期。
增强可维护性：结构化的提示词更易于团队成员理解、修改和复用，降低了长期维护的成本。
结构化格式为何有效：从模型训练原理理解
要理解为什么Markdown、XML和JSON等格式对LLM特别有效，我们需要回归到模型训练的本质。LLM是通过学习海量互联网文本数据中的统计规律来工作的。这些训练数据中，有相当大一部分本身就是高度结构化的。
数据基础：互联网充满了用HTML和XML构建的网页、用Markdown编写的论坛帖子和文档、以及在API通信中广泛使用的JSON数据。
模式学习：在训练过程中，模型已经内隐地学习到了这些结构化标记（如
、、”key”:“value”）所蕴含的语义模式。例如，模型知道
标签内的文本通常是标题，标签内的内容是示例，而JSON的键值对结构则代表了清晰的数据关系。
激活已知模式：因此，当我们在提示词中使用这些格式时，我们并非在教模型一种新语言，而是在“激活”它早已熟知的模式。这使得我们的指令意图能够被更准确地捕捉，其效果远胜于一段普通的自然语言描述。这就像与一个熟悉图表的人交流时，使用图表会比纯文字描述更高效。
Markdown：清晰易读的首选
Markdown是一种轻量级标记语言，因其简洁、直观的语法而广受欢迎，是联系撰写结构化提示词的入门选择。
优势：
高可读性：使用#表示标题，-或*表示列表，**text**表示加粗，使得提示词的逻辑层次一目了然，无论是对人还是对AI都非常友好。
易于编写和维护：语法简单，无需复杂的工具即可编写。
提升指令遵循：研究和实践表明，将指令格式化为项目符号列表（bulletpoints）能显著提高LLM的指令遵循准确率。
案例：使用Markdown重构一个复杂的写作任务
重构前（非结构化提示词）：
我需要你写一个关于宇航员发现新行星的短篇故事。故事里要有一个会说话的外星人，一场太空战斗，以及一个结局反转，揭示这一切都只是一个游戏。请把故事控制在500字以内。
这个提示词将所有要求混杂在一起，模型需要自行梳理。
重构后（使用Markdown的结构化提示词）：
通过使用Markdown的标题和列表，我们将任务、角色、情节和约束条件清晰地分离开来，极大地降低了模型的理解难度，从而能够生成更符合要求的高质量内容。
用XML重构提示词：实现语义结构化
XML（ExtensibleMarkupLanguage）作为一种设计用于传输和存储数据的标记语言，核心优势在于自描述性和层次化结构。
优势：
语义清晰：XML的标签结构让AI能够更好地理解不同部分的作用和重要性。相比于纯文本，XML提供了明确的语义边界。
层次分明：复杂的提示词往往包含多个层次的信息，XML的嵌套结构完美契合这一需求。
易于解析：现代AI模型对XML格式有很好的理解能力，能够准确识别和处理结构化信息。
如何用XML撰写提示词
XML指令使用“标签”进行组织，每个指令部分都用一个开放标签（例如，）和一个相应的闭合标签包裹起来。闭合标签在名称前包含一个正斜杠。
这种结构类似于打包搬家时的箱子，主标签是最大的箱子，而像“角色”、“目标”和“任务”这样的子部分则是嵌套在其中的较小的箱子。这种分层方法允许清晰的组织和模块化，人类和AI都能轻松阅读和处理。
基本结构设计原则：
使用语义化的标签名称
保持层次结构的逻辑性
将不同类型的信息分离到不同标签中
使用属性来添加元数据
建议在撰写时通过缩进嵌套标签来保持结构化外观。
JSON：连接AI与外部工具
JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，在提示词工程中，它主要用于实现一个强大的功能：函数调用（FunctionCalling）。
什么是函数调用？函数调用是一种让LLM与外部工具或API进行交互的能力。
当用户的请求需要模型自身知识库之外的信息时，如实时天气、公司内部数据库数据、执行某个软件操作。模型不会直接回答，而是会生成一个特定格式的JSON对象。这个JSON对象精确地描述了需要调用哪个函数，以及需要传递什么参数。
通过在提示词中明确要求LLM生成符合特定JSONSchema的输出，能够解决系统集成的“最后一公里“难题。
核心优势
可靠的机器解析：应用后端可以直接将LLM返回的JSON字符串反序列化为对象或数据结构，无需任何脆弱的文本解析逻辑。这让AI的输出变得像调用一个传统的、确定性的API一样可靠。
无缝的系统集成：结构化的JSON输出可以直接用于填充数据库、调用其他API、驱动前端UI渲染，或作为复杂工作流（AgenticWorkflows）中下一步的输入。
精确的数据结构定义：定义JSONSchema本身也是在向模型施加一种强大的逻辑约束，迫使其思考如何将分析结果填充到预设的字段中，这反过来也提升了输出内容的质量和完整性。
示例数据提供：通过JSON格式的示例，模型能够更好地理解期望的输出格式。
工作流程
定义工具：在提示词中，使用JSONSchema的格式向模型描述可用的外部函数（工具），包括函数名、功能描述和参数列表。
模型决策：模型分析用户输入，判断是否需要调用某个已定义的函数来回答问题。
生成JSON：如果需要，模型会输出一个包含函数名和参数的JSON对象。
应用执行：你的应用程序代码接收到这个JSON，解析它，并实际执行相应的API调用或函数。
返回结果：将函数执行的结果返回给模型。
最终回复：模型基于函数返回的结果，生成最终的自然语言回复给用户。
案例：通过JSON实现工具调用
第一步：向模型描述工具，一般在提示词中我们会提供一个工具列表。
说明这个工具是：
用来干什么的
需要调用这个工具的用户输入长什么样
以及成功调用这个工具需要用到哪些字段
第二步：用户提问用户输入：“张三的电话号码和邮箱是什么”
第三步：模型生成JSON（函数调用）
模型不会直接回答，而是会返回一个tool_calls对象，其中包含以下JSON：
说明调用了人员查询工具，输入的字段为人名张三
第四步及之后：应用程序代码会调用真实的API，并将返回的人员信息
模型最后会根据返回信息生成对用户的友好回复：“张三的电话是13794785945，邮箱是zhangsan@123.com”
对于产品经理和业务人员来说，理解函数调用至关重要。
它意味着LLM不再是一个封闭的知识库，而是可以被授权访问和操作任何外部数据和系统的“智能中枢”，这极大地扩展了AI应用的想象空间和商业价值。
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露露乐蒙大跌17% 美国市场需求疲软叠加关税困扰 运动服饰制造商露露乐蒙（LululemonAthletica，股票代码LULU）因下调年度利润及销售额预期，周五盘前交易股价暴跌逾17%。此次预期下调主要受美国市场需求疲软与关税成本上升双重因素冲击
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