如果你正在学习AI写作、AI提示词、AI智能体、RPA，建议仔细看完收藏，能帮助你更精准产生符合预期的内容。
先理解一个词：结构化输出。
是目前绝大多数AI产品、AGent、AI智能体的核心。
先说结论：结构化的输出可以帮助模型更好地理解输入的内容，通过预定义的结构,增强准确性和一致性，可以减少歧义和错误。
本文会通过一些案例来讲一下结构化输出的优势。
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结构化输出是什么
结构化输出指的是按照预定义的格式或模式生成的输出,通常包含特定的字段、标签或层次结构。
实现方法:使用特定的提示来引导模型生成结构化输出。
常用结构：JSON 、XML、 YAML、CSV等。
JSON与XML格式用的比较多，表格可用CSV格式。
如果我让AI基于雷军最新的年度演讲稿做总结。
AI大模型通常会输出一串文字，如果内容较多的话，可能还会分点输出。
有一些思维导图工具接入了AI大模型，输入原文，可以快速生成思维导图。
常规下，普通文本是无法转换为思维导图，背后用到的技术正是结构化输出。
特别对于做AI应用、AI智能体，由于AI生成的内容不是100%可控的，非结构化输出常常会导致出现一些无效的结果。
比如AI写作，AI大模型经常在开头末尾引入一些引言，如果你通过AI智能体或RPA实现写作，这个情况可能会让你很头疼。
让结构化来优化你的产品
比如你想通过AI智能体（例如扣子）实现这种爆款律例案例文章。
从结构上分析，文章分为了开头引言、案情回顾、法律分析、案件教训。
普通的AI写作流程，是不是先把文章素材上传到ChatGPT或Claude，然后让AI分析案情，并按照要求写出开头、案情回顾。
在这个流程上已经浅度使用了Agent的逻辑——把复杂的任务简单化。
聪明的你如果肯定希望在口子上搭建一个编写热文的智能体，一键生成。
在工作流里面需要引入多个大模型，来处理每个环节的输出，比如用一个大模型节点写出文章的开头。
你是一名法律案件热评专家，精通分析新闻事件，请根据文章原文<{{article_ori}}>和文章总结<{{article_summary}}>，写出文章的引言，要求50字以内
要求：
- 直接交代梗概，不完全交代结果，而是留下悬念
- 引言结尾提出一个有争议或令人深思的问题,能立即吸引读者注意力
- 语言简洁，聚焦人性，通过展⽰态度和观点来放⼤热点⼈性的呐喊
最后在工作流当中，新增一个文本处理节点，通过拼接的方式，生成一篇完整的文章。
问题来了，你能保证每次大模型都能按照你的想法，乖乖地输出你想要的结果，高低也得整一句以下是开头内容：、根据案件，我写出了这样的评论：...
常见的处理方法是这样的，提示词加入这样的提示：
直接输出结果，不做任何解释，不输出无关内容。
还是那句话，无法100%精准控制。
这个场景下，可以考虑接入结构化输出，让你的AI智能体更加智能。
你可以在你的提示词里面增加这样的提示：
AI大模型会把内容按照预设的模板，输入到XML里面，这样就可以100%保证，XML标签里面的内容就是你想要的开头。
前两天我写了一篇RPA自动制作爆款图文的帖子，流程是通过智谱AI生成一段文案，然后把文案和图片融合起来。
10万赞的爆款图文，我用RPA一键生成，不用1分钟批量出图（附搭建全流程+代码）
如果你用过RPA来控制AI工具，可能会遇到这种情况，AI不按套路，生成了无效的内容。
其实你仅需要一句提示词即可解决。
请以JSON数组的格式输出 请用代码块的方式输出
可以的话，提供一个示例：
通常AI出来的结果是这样的。
聪明的你可以写一段python把这些内容提取出来，例如：
def main(jsonstr):
# 将字符串解析为JSON
# 替换中文引号和冒号
jsonstr = jsonstr.replace('"', '"').replace('"', '"').replace('：', ':')
data = json.loads(jsonstr)
# 创建一个空数组来存储文案内容
contents = []
# 遍历JSON数据，提取文案内容
for item in data:
key = list(item.keys())[0] # 获取字典的第一个（也是唯一一个）键
content = item[key] # 获取对应的值
contents.append(content)
return contents
最终返回的结果就是你想要的文案数组。
彩蛋
上面只是举了一个简单的案例，来帮助大家理解结构化输出，以及在什么场景可以运用结构化输出让你的提示词更加智能。
比如，拿到一个文章素材后，需要对文章进行拆解，然后再执行不同的任务，你就可以用结构化输出的方式，让结构更清晰。
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