JSON Prompting — это метод структурирования инструкций для моделей искусственного интеллекта с помощью формата JavaScript Object Notation (JSON). Это делает запросы чёткими, явными и машиночитаемыми. В отличие от традиционных текстовых запросов, которые могут оставлять место для двусмысленности и неверной интерпретации, JSON-запросы организуют требования в виде пар «ключ-значение», массивов и вложенных объектов, превращая расплывчатые запросы в точные чертежи для следования модели.
Преимущества JSON Prompting
- Улучшение согласованности и точности, особенно для сложных или повторяющихся задач.
- Позволяет пользователям указывать такие параметры, как тип задачи, тема, аудитория, формат вывода и другие, в организованной форме, которую языковые модели изначально понимают.
- Упрощение интеграции результатов в рабочие процессы, такие как проектные трекеры, панели мониторинга или автоматизированные обработчики электронной почты.
Пример использования JSON Prompting
В этом руководстве мы подробно рассмотрим возможности JSON Prompting и то, как он может изменить ваш подход к работе с моделями искусственного интеллекта.
Мы покажем вам преимущества использования JSON Prompting на примерах кодирования — от простых текстовых запросов до структурированных JSON-запросов — и сравним их выходные данные. К концу вы чётко увидите, как структурированные запросы привносят точность, согласованность и масштабируемость в ваши рабочие процессы, независимо от того, создаёте ли вы сводки, извлекаете данные или создаёте сложные конвейеры искусственного интеллекта.
Установка зависимостей
Для начала работы установите необходимые зависимости:
“`
pip install openai
“`
Пример кода
“`
import os
from getpass import getpass
os.environ[“OPENAIAPIKEY”] = getpass(‘Enter OpenAI API Key: ‘)
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
“`
Структурированные запросы обеспечивают согласованность
Использование структурированных запросов, таких как форматы на основе JSON, заставляет вас мыслить в терминах полей и значений — истинное преимущество при работе с LLM.
Определяя фиксированную структуру, вы устраняете двусмысленность и догадки, гарантируя, что каждый ответ будет следовать предсказуемому шаблону.
Пример простого запроса
“`
Summarize the following email and list the action items clearly.
Email:
Hi team, let’s finalize the marketing plan by Tuesday. Alice, prepare the draft; Bob, handle the design.
“`
JSON-запрос
“`
Summarize the following email and return the output strictly in JSON format:
{
“summary”: “short summary of the email”,
“action_items”: [“task 1”, “task 2”, “task 3”],
“priority”: “low | medium | high”
}
Email:
Hi team, let’s finalize the marketing plan by Tuesday. Alice, prepare the draft; Bob, handle the design.
“`
В этом примере использование структурированного JSON-запроса приводит к ясному и лаконичному выводу, который легко анализировать и оценивать. Определяя такие поля, как «summary», «action_items» и «priority», ответ LLM становится более последовательным и действенным.
Пользователь может контролировать вывод
Формулируя запрос в формате JSON, вы устраняете двусмысленность как в инструкции, так и в выводе. В этом примере запрос на анализ рыночных сводок может привести к различным форматам при передаче в виде обычного текста. Однако, структурируя запрос в формате JSON с чётко определёнными полями, такими как «summary», «sentiment», «opportunities», «risks» и «confidence_score», ответ становится предсказуемым, удобным для машин и лёгким для анализа.
Пример свободного текстового запроса
“`
plaintextprompt = “””
Analyze the following market update:
Market Text:
Tesla’s Q2 earnings beat expectations due to higher Model Y sales, but rising competition from BYD is a risk.
Apple reported steady revenue growth driven by iPhone sales, but services revenue slightly declined.
Amazon’s AWS division continues to dominate cloud computing, though regulatory scrutiny in Europe is increasing.
Generate:
- A 2-line market summary
- Sentiment for each company (positive, negative, neutral)
- Key growth opportunities and risks
- A confidence score from 0 to 10
“””
“`
JSON-запрос
“`
json_prompt = “””
Analyze the following market update and return the response in this JSON format:
{
“summary”: “2-line market overview”,
“companies”: [
{
“name”: “string”,
“sentiment”: “positive | negative | neutral”,
“opportunities”: [“list of opportunities”],
“risks”: [“list of risks”]
}
],
“confidence_score”: “integer (0-10)”
}
Market Text:
Tesla’s Q2 earnings beat expectations due to higher Model Y sales, but rising competition from BYD is a risk.
Apple reported steady revenue growth driven by iPhone sales, but services revenue slightly declined.
Amazon’s AWS division continues to dominate cloud computing, though regulatory scrutiny in Europe is increasing.
“””
“`
Структурированные шаблоны JSON-запросов открывают возможности для масштабирования, скорости и чёткой передачи данных. Определяя структурированные поля заранее, команды могут генерировать согласованные, машиночитаемые выходные данные, которые подключаются непосредственно к API, базам данных или приложениям без ручного форматирования. Эта стандартизация не только ускоряет рабочие процессы, но и обеспечивает надёжные, повторяемые результаты, делая совместную работу и автоматизацию бесперебойными.
1. В чём заключается основная идея JSON Prompting и как он отличается от традиционных текстовых запросов?
Основная идея JSON Prompting заключается в структурировании инструкций для моделей искусственного интеллекта с помощью формата JSON. Это делает запросы чёткими, явными и машиночитаемыми. В отличие от традиционных текстовых запросов, которые могут оставлять место для двусмысленности и неверной интерпретации, JSON-запросы организуют требования в виде пар «ключ-значение», массивов и вложенных объектов.
2. Какие преимущества предоставляет использование JSON Prompting при работе с моделями искусственного интеллекта?
Использование JSON Prompting предоставляет несколько преимуществ:
* Улучшение согласованности и точности, особенно для сложных или повторяющихся задач.
* Возможность указания параметров, таких как тип задачи, тема, аудитория, формат вывода и другие, в организованной форме.
* Упрощение интеграции результатов в рабочие процессы, такие как проектные трекеры, панели мониторинга или автоматизированные обработчики электронной почты.
3. Как структурированные запросы влияют на процесс работы с LLM (Large Language Models)?
Структурированные запросы, такие как форматы на основе JSON, заставляют мыслить в терминах полей и значений. Определяя фиксированную структуру, вы устраняете двусмысленность и догадки, гарантируя, что каждый ответ будет следовать предсказуемому шаблону. Это приводит к более точным, согласованным и масштабируемым рабочим процессам.
4. Какие примеры использования JSON Prompting приведены в статье и как они демонстрируют преимущества этого подхода?
В статье приведены примеры использования JSON Prompting для анализа электронных писем и рыночных сводок. В первом примере показано, как структурированный JSON-запрос приводит к ясному и лаконичному выводу, который легко анализировать и оценивать. Во втором примере продемонстрировано, как структурированный запрос с чётко определёнными полями позволяет получить предсказуемый, удобный для машин и лёгкий для анализа ответ.
5. Как JSON Prompting способствует масштабированию и автоматизации рабочих процессов?
Структурированные шаблоны JSON-запросов открывают возможности для масштабирования, скорости и чёткой передачи данных. Определяя структурированные поля заранее, команды могут генерировать согласованные, машиночитаемые выходные данные, которые подключаются непосредственно к API, базам данных или приложениям без ручного форматирования. Это ускоряет рабочие процессы и обеспечивает надёжные, повторяемые результаты.