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「提示工程」找到 426 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心原则 稳定 JSON 输出依赖协议约束、解析、Schema 校验和有限重试的闭环。提示词只能降低格式错误，普通 Function Calling 也不天然保证参数满足全部 Schema；只有提供方明确支持并启用严格结构化输出时，才能依其文档讨论约束强度，服务端仍应校验。 1. 优先使用结构化协议 为输出定义 JSON Schema，包括字段类型、必填项、枚举、数值范围和是否允许额外字段。 模型支持 strict structured output 时优先启用；工具调用场景…
匹配正文：…esc": description, "params": params # JSON Schema } def get_tool_prompt(self): # 生成工具描述给LLM return "\n".join([ f"{name}: {t['desc']}, 参数: {t['params']}" for name, t in self.tools.items() ]) def execute(self, name, args): return self.tools[n…
匹配正文：答案要点 区分Prompt层、模型层、后处理层三层防护策略 掌握JSON Schema/Function Calling等结构化输出技术 设计解析失败时的降级和重试机制 结合实际业务场景说明方案选型依据 我通常从三层防护来设计输出过滤机制： 第一层：Prompt工程（预防） Few-shot示例：在Prompt中给2-3个符合格式的输出样例 明确格式指令：用代码块包裹格式模板，强调"必须严格遵循以下JSON格式" 角色设定：指定模型扮演"严格的JSON生成器"角色 第二层：结…
学习内容与项目面试，在同一条路上。