精准高效提示词：基于JSON格式的提示词， 助力多模态模型比对系统设计

1. JSON格式的提示词思路

JSON格式提示词的主要优势在于结构化、可读性强和易于系统处理。以下是设计JSON格式提示词的核心思路：

基本结构

{
   
  "task": "任务描述",
  "context": "背景信息",
  "requirements": ["要求1", "要求2", "要求3"],
  "output_format": "期望输出格式",
  "examples": [
    {
   
      "input": "示例输入",
      "output": "示例输出"
    }
  ],
  "parameters": {
   
    "tone": "语气",
    "length": "长度要求",
    "audience": "目标受众"
  }
}

设计关键点

1. 明确任务 - 在task字段中简明扼要地说明需要完成的任务
2. 提供上下文 - 在context字段中提供任务相关的背景信息
3. 具体要求 - 使用数组列出所有具体要求，便于模型逐条理解和执行
4. 输出格式定义 - 明确说明期望的输出格式
5. 示例展示 - 通过输入输出对的方式提供示范
6. 参数控制 - 使用嵌套对象控制输出的风格、长度等特性

这种结构化的提示词方式有助于模型更准确地理解你的需求，尤其对于复杂任务非常有效。

2. 多模态模型识别结果比对系统

在人工智能迅速发展的今天，多模态模型已成为处理复杂信息的核心技术。这些模型能够同时理解图像、文本、声音等多种形式的数据，为我们提供全方位的信息解析能力。然而，不同的多模态模型往往会因为训练数据、算法设计和优化目标的差异，