修正大模型输出格式的方法

最新推荐文章于 2025-06-05 13:47:14 发布

什么都干的派森

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分类专栏： python高级 Python 文章标签： python

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此方法用于修正大模型输出的格式不规范数据

utils/llmOutputFormatOp.py

import json
import re



class LLMOutputFormat(object):
    '''
    大模型输出格式修正
    '''

    @classmethod
    def format_str(<

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【人工智能】Prompt技巧：要让大模型输出纯文本且不包含其他内容，需在Prompt中明确指令并设置严格的格式限制。

本本本添哥

04-09

436

要让大模型输出，需在Prompt中明确指令并设置严格的格式限制。。通过明确指令、排除格式符号、指定纯文本形式，可有效控制模型输出。实际应用中需结合测试验证效果。

程序调用大模型返回结构化输出（JSON）

Criss@陈磊

08-08

909

大家很多时候使用langchain、llamaindex等大模型框架的时候，一直很头疼的就是大模型的answer不一定就按照约定的结构化数据返回，那么下面就以讯飞的spark为例解决这个问题。

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大模型输出的数学公式格式化方案

YUANDyuand的博客

03-11

1019

return (]}

大语言模型下的JSON数据格式交互

kangbin825的专栏

05-23

5927

程序员或多或少要了解些人工智能，前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家(坚持不懈，越努力越幸运，大家一起学习鸭~~~随着大语言模型能力的增强，传统应用不可避免的需要调用LLM接口，提升应用的智能程度和用户体验，但是一般来说大语言模型的输出都是字符串，除了个别厂商支持JSON Mode，或者使用function call强制大语言模型输出json格式，大部分情况下，还是需要业务放自己去处理JSON格式，下面我来总结一下在解析JSON过程中遇到的一些问题和解决方案。

基于wxauto以及ollama本地部署的大模型实现微信消息监听并回复

m0_70893487的博客

05-15

1298

本文介绍了如何在本地电脑上配置一个微信机器人，利用AI大模型代替用户与微信好友进行聊天。首先，需要下载并安装ollama，这是一个用于本地部署AI大模型的工具，可以选择将其安装在D盘，并修改模型存放位置。接着，从ollama官网挑选并下载适合的AI大模型进行部署。然后，安装wxauto插件，这是一个基于Python的第三方库，可以自动化操作微信电脑客户端。最后，通过编写Python代码实现微信消息的监听与自动回复功能。本文提供了详细的步骤和代码示例，帮助读者在本地环境中实现微信聊天机器人，但提醒读者仅供娱乐

ChatGPT等AI大模型输出格式错误优化分享

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05-03

2354

ChatGPT/坑当 ChatGPT没有按照要求的格式输出。

让大模型返回Json结构数据的最好的技术方案

2401_85375151的博客

08-15

2646

Krishna_MCC_剑桥模型_matlab_cam-clay_修正剑桥模型_

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《MATLAB实现Cam-Clay模型的修正剑桥模型》在土力学和地质工程领域，Cam-Clay模型是一种广泛使用的土体本构模型，它能够描述非线性的应力应变关系，尤其是在剪切破坏和剪切增稠现象方面表现突出。修正剑桥模型是对...

误差修正模型VECM的 STATA 应用

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在经济学及计量经济分析中，误差修正模型（Error Correction Model，简称ECM）是一种重要的模型类型，尤其用于处理具有时间序列特性的经济数据。ECM模型不仅能够反映出变量间的长期均衡关系，还可以解决短期波动的...

LLM 输出质量智能评分机制设计与实现：构建国产大模型自动打分 × 多维评估 × 可视化报告体系

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flac中修正剑桥本构模型源码中文注解

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FLAC的源代码通常分为多个模块，包括材料模型、求解器、输入/输出和用户接口等。剑桥本构模型的源码可能分布在不同的文件中，如材料模型定义文件、函数实现文件等。每个模块都有明确的功能划分，源码注解可以帮助...

定制返回格式

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因为登陆的接口不是我们写的，所以返回格式不符合我们的预期，下面就开始详细地展示如何定制返回格式。

Spring AI 大模型返回内容格式化源码分析及简单使用

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1983

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豆包AI提示词工程之: 豆包输出的内容和要求不符？试试这些“正面/负面强化关键词”，让AI乖乖听话！

06-05

417

强化关键词就像给提示词加了 ESLint 的“error”级别，让AI执行起来更稳更准。做角色设定生成（避免性别错乱）做结构性输出（JSON、YAML、Markdown）做严格过滤（NSFW、安全审核）你**必须**按照以下格式输出，内容**仅限**XXXX类型，**严禁**出现XXXX情况。最适合写 AI 提示词的结构化模板ChatGPT、Claude、Gemini 对这些词的响应强度差异测试甚至做个“小提示词词典”给大家随时套用。

【大模型实战篇】解决QwQ-32B推理模型输出结果不带＜think＞的问题

源泉的小广场

04-23

839

<think>丢失、<think>标签、qwq32b、推理模型、think缺失、vllm、推理模型部署、推理结果格式、qwq模型、

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主要目标：如何将不同格式的企业文档(Word/Excel/PPT等)高效转换为适用于RAG或模型微调的结构化数据集？如果是特殊的医疗表格、艺术字体、手写公式，基本上要自己 OCR 模型（YOLOX）训练。这个框架可以帮助任何需要将非结构化文档转换为结构化数据的场景，特别适合企业级应用。数据采集和预处理：文档格式统一化、图表数据结构化、文本化处理。解决手段：使用智能分类系统，自动识别文件类型并选择相应处理流程。如果很大，就需要 API，89 块可以识别 500 张图。问题：如何统一处理不同格式的文件？

大模型输出markdown格式前端对话框

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1314

判断字符串中的是不是富文本还是markdown。

coze 更改模型输出格式

03-29

### 修改 Coze 中模型输出格式的方法在 Coze 的工作流中，调整模型的输出格式可以通过修改 Prompt 和后处理逻辑来完成。以下是具体方法和示例代码： #### 1. **通过 Prompt 控制输出** Prompt 是指导模型生成特定格式数据的关键工具[^2]。如果希望模型按照某种结构化方式返回结果（如 JSON 或其他自定义格式），可以在 Prompt 中明确指定。例如，在图书管理系统的场景下，可以设计如下 Prompt 来确保 `book_price` 返回的是数值而非字符串： ```plaintext { "action": "generate", "prompt": "请提供一本书的价格信息，价格应为数字形式。\n\n书名: {{ book_name }}\n价格: " } ``` 此 Prompt 明确告知模型需要返回一个数字类型的值，从而减少后续验证的工作量[^1]。 --- #### 2. **利用后处理脚本修正输出** 即使模型能够理解并遵循 Prompt，仍可能因上下文复杂度或其他因素导致输出不符合预期。此时可通过编写后处理脚本来进一步校正输出。以下是一个 Python 后处理函数的例子，它将任何非数字型的 `book_price` 转换为浮点数： ```python def process_book_output(output): try: # 提取 price 字段并尝试转换为 float 类型 data = eval(output) # 假设 output 是字典字符串 if isinstance(data.get('price'), (int, float)): return data['price'] elif isinstance(data.get('price'), str): # 如果是字符串则强制转为 float return float(data['price'].strip().replace(',', '')) else: raise ValueError("Price is not a valid number.") except Exception as e: print(f"Error processing book price: {e}") return None # 示例调用 output_example = "{'price': '19.99'}" processed_price = process_book_output(output_example) print(processed_price) # 输出：19.99 ``` --- #### 3. **基于实际案例的应用** 以引用中的抖音视频为例[^3]，假设目标是对未来 AI 发展描述进行小红书风格改写，则可采用类似的思路控制输出格式。例如，要求模型严格按照 Markdown 格式返回内容： ##### 设计 Prompt ```plaintext { "action": "generate", "prompt": "请以小红书文章的形式重写以下内容，并使用Markdown语法排版:\n\n原始内容: {{ original_content }}" } ``` ##### 处理异常情况为了防止模型未完全遵从 Prompt，可在接收端增加一层解析逻辑： ```python import re def format_markdown(text): """检查并修复潜在的Markdown格式错误""" if not text.startswith("#"): text = "# " + text.split("\n")[0].strip() + "\n\n" + "\n".join(text.split("\n")[1:]) # 替换单独的星号为加粗标记 text = re.sub(r'\*(.*?)\*', r'**\1**', text) return text.strip() # 测试输入 raw_output = "*未来的AI*将会变得非常强大!" formatted_text = format_markdown(raw_output) print(formatted_text) ``` --- #### 总结以上方法展示了如何通过 Prompt 工程以及后处理手段灵活调整 Coze 模型的输出格式。无论是简单的类型约束还是复杂的样式需求，都可以借助这些技术实现高效定制。