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在AI時代，提示詞不再只是“寫給模型看的話”，而是產(chǎn)品能力的一部分。尤其在生產(chǎn)環(huán)境中，提示詞的結(jié)構(gòu)化、可維護性與可復(fù)用性，直接影響模型表現(xiàn)與交付效率。本文將深入探討如何借助 XML 與 JSON 兩種數(shù)據(jù)格式，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化的提示詞體系，幫助你從“寫得對”邁向“寫得穩(wěn)、寫得久”的提示詞工程實踐。

不知道你有沒有遇到過這種情況：有時候測試環(huán)境中表現(xiàn)還行的自然語言Prompt，在生產(chǎn)環(huán)境中下表現(xiàn)出變更脆弱性、輸出的不穩(wěn)定性、維護的復(fù)雜性以及與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成的困難，成為了制約你的AI應(yīng)用安全平穩(wěn)運行的瓶頸。

在我前期的提示詞撰寫工作中，就遇到了這些問題。為了想辦法解決和緩解這些現(xiàn)象，我學(xué)習(xí)了如何利用XML和JSON這兩種語言構(gòu)建可維護、可擴展且高度可靠的生產(chǎn)級提示詞，將自己的Prompt Engineering提升到更專業(yè)的高度。

本文我將分享給大家如何利用這兩種語言來構(gòu)建屬于自己的生產(chǎn)提示詞。

一、生產(chǎn)級提示詞有更高的要求

面向企業(yè)的AI應(yīng)用或agent，要求輸出的可預(yù)測性、一致性和穩(wěn)定性，同時需要考慮后續(xù)擴展和長期維護。而由大段非結(jié)構(gòu)化自然語言構(gòu)成的Prompt，在滿足這些要求時存在一些缺陷：

• 輸出的不確定性： LLM對輸入文本的細微變化極其敏感。一個詞語的增刪、一句話的語序調(diào)整，都可能導(dǎo)致輸出格式或內(nèi)容發(fā)生無法預(yù)期的偏移，這對于需要穩(wěn)定API響應(yīng)的業(yè)務(wù)場景來說是個問題。
• 維護困難： 隨著業(yè)務(wù)邏輯的迭代，Prompt會變得越來越長、越來越復(fù)雜。當(dāng)這些“巨型Prompt”編碼在業(yè)務(wù)邏輯中時，調(diào)試、版本控制將變得非常麻煩。
• 集成的壁壘： 模型的輸出有時候需要被其他系統(tǒng)調(diào)用。從非結(jié)構(gòu)化的文本中通過正則表達式或字符串分割來提取信息，是一種脆弱且低效的集成方式，任何格式的輕微變動都可能導(dǎo)致下游解析邏輯的崩潰。
• 問題定位不方便：純自然語言構(gòu)成的prompt如果在調(diào)試階段發(fā)現(xiàn)輸出與預(yù)期不符，如果編寫的結(jié)構(gòu)不夠清晰，那么定位問題就會存在一定的難度，很難精確找到具體是哪一部分的哪句話或哪個詞不對勁。

二、用XML重構(gòu)提示詞：實現(xiàn)語義清晰與結(jié)構(gòu)化

XML（Extensible Markup Language）作為一種設(shè)計用于傳輸和存儲數(shù)據(jù)的標(biāo)記語言，核心優(yōu)勢在于自描述性和層次化結(jié)構(gòu)。

• 語義清晰：XML的標(biāo)簽結(jié)構(gòu)讓AI能夠更好地理解不同部分的作用和重要性。相比于純文本，XML提供了明確的語義邊界。
• 層次分明：復(fù)雜的提示詞往往包含多個層次的信息，XML的嵌套結(jié)構(gòu)完美契合這一需求。
• 易于解析：現(xiàn)代AI模型對XML格式有很好的理解能力，能夠準(zhǔn)確識別和處理結(jié)構(gòu)化信息。

將這些特性應(yīng)用于提示詞設(shè)計，能在一定程度上緩解上述提到的問題。

如何用XML撰寫提示詞

XML 指令使用“標(biāo)簽”進行組織，每個指令部分都用一個開放標(biāo)簽（例如，`<Agentinstructions>`）和一個相應(yīng)的閉合標(biāo)簽（`</Agentinstructions>`）包裹起來，閉合標(biāo)簽在名稱前包含一個正斜杠。

這種結(jié)構(gòu)類似于打包搬家時的箱子，主標(biāo)簽是最大的箱子，而像“角色”、“目標(biāo)”和“任務(wù)”這樣的子部分則是嵌套在其中的較小的箱子。這種分層方法允許清晰的組織和模塊化，人類和 AI 都能輕松閱讀和處理。

XML提示詞基本結(jié)構(gòu)設(shè)計原則：

• 使用語義化的標(biāo)簽名稱
• 保持層次結(jié)構(gòu)的邏輯性
• 將不同類型的信息分離到不同標(biāo)簽中
• 使用屬性來添加元數(shù)據(jù)

建議在撰寫時通過縮進嵌套標(biāo)簽來保持結(jié)構(gòu)化外觀。

例子：

<Root>

<角色>你是一個專業(yè)的旅行規(guī)劃師。</角色>

<目標(biāo)>為我規(guī)劃一個為期三天的北京家庭游。</目標(biāo)>

<指令>

<步驟一>推薦3個必去景點和2個特色美食。</步驟一>

<步驟二>規(guī)劃每天的詳細行程，包括交通方式。</步驟二>

<步驟三>估算總預(yù)算，并按“交通/住宿/餐飲/門票”分類。</步驟三>

</指令>

<輸出格式>請按照下面的模板輸出內(nèi)容。。。</輸出格式>

</Root>

三、用JSON進行提示詞的撰寫

用XML編寫提示詞能提供一致的輸出，但輸出仍然是一個整體。如果需要從輸出中提取多個特定字段（例如，標(biāo)題、正文或其他變量），就需要用到JSON。

JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，是API通信和數(shù)據(jù)交換的通用語言。通過在提示詞中明確要求LLM生成符合特定JSON Schema的輸出，能夠解決系統(tǒng)集成的“最后一公里“難題。

它的核心價值在于：

• 可靠的機器解析：應(yīng)用后端可以直接將LLM返回的JSON字符串反序列化為對象或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，無需任何脆弱的文本解析邏輯。這讓AI的輸出變得像調(diào)用一個傳統(tǒng)的、確定性的API一樣可靠。
• 無縫的系統(tǒng)集成：結(jié)構(gòu)化的JSON輸出可以直接用于填充數(shù)據(jù)庫、調(diào)用其他API、驅(qū)動前端UI渲染，或作為復(fù)雜工作流中下一步的輸入。
• 明確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義：定義JSON Schema本身也是在向模型施加一種強大的邏輯約束，迫使其思考如何將分析結(jié)果填充到預(yù)設(shè)的字段中，這反過來也提升了輸出內(nèi)容的質(zhì)量和完整性。
• 示例數(shù)據(jù)提供：通過JSON格式的示例，模型能夠更好地理解期望的輸出格式。

用JSON撰寫提示詞的設(shè)計技巧

• 使用清晰的鍵名
• 合理組織數(shù)據(jù)層次
• 提供完整的示例
• 包含必要的元數(shù)據(jù)

以下json內(nèi)容表示的是對輸出格式的要求，包括輸出框架和每個部分字段的數(shù)據(jù)類型。

從“玩具”到“工程”

AI的強大，不僅在于模型本身，更在于我們?nèi)绾闻c它互動。從今天起，試著用“結(jié)構(gòu)化”的方式來編寫提示詞吧。

把提示詞當(dāng)成一個嚴肅的工程，而不是一個隨意擺弄的“玩具”。通過采用XML來結(jié)構(gòu)化輸入指令，并利用JSON來約束輸出格式，構(gòu)建一個可維護、可擴展、可預(yù)測的AI產(chǎn)品！