一位开发者遇到了 Gemini 大型语言模型在遵循指定输出格式（例如严格的 HTML 结构）方面不一致的问题。该模型经常将描述性的格式说明视为建议而非硬性约束，导致出现额外的注释或错误的标签使用等错误。为解决此问题，该开发者实施了一种三管齐下的方法：对输出结构进行编程验证、在提示中明确负面约束以澄清不应做什么，以及在格式验证失败时带有退避机制的重试机制。 AI
影响 为将大型语言模型输出集成到生产系统中的开发者提供了可行的策略。
排序理由 开发者分享有关提示和验证大型语言模型输出的实用建议。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<p>If you've ever asked an LLM to return output in a strict format — <br /> valid JSON, a specific HTML structure, exactly N items — you've <br /> probably noticed it drifts. Not constantly, but often enough that <br /> "mostly works" isn't good enough for production code parsing…