如何用JSON简化大型语言模型的内容生成：六个跨行业实战案例

为什么大型语言模型（LLM）喜欢JSON——生成式AI 近期，JSON上下文在图像生成领域变得非常流行，它不仅能够定义品牌颜色、布局和样式，还能控制画面组成。不过，你可能不知道的是，同样的方法也可以用于引导文本生成。通过JSON上下文，可以实现模块化、可扩展和合规的内容生成。 传统的LLM提示问题 传统的方法通常需要为每个新产品、市场或合规要求重写提示词，这不仅耗时而且容易出错。例如，在医疗领域生成产品宣传内容时，你可能会用到如下提示： “写一篇简短的科学摘要，展示阿托伐他汀（atorvastatin）能减少30%的低密度脂蛋白胆固醇。包括产品名称、研究引用（Smith等人，JAMA Cardiol，2024），并保持适合英国医疗专业人士的风格。” 这种方法虽然有效，但非常脆弱：任何一个小改动都需要手动调整。 使用JSON上下文 structured prompts的核心思想是将数据与指令分开。你可以创建一个固定的提示模板，然后根据不同的上下文参数动态生成内容。例如： json { "claim": "Reduces LDL cholesterol by 30%", "study_reference": "Smith et al., JAMA Cardiol, 2024", "product": "atorvastatin", "audience": "Healthcare professionals", "tone": "Scientific", "jurisdiction": "UK" } 固定的提示语： “使用提供的上下文，写一个科学的证据支持摘要。” 这样的方法让你不仅在发出提示，更是在构建一个内容生成引擎。你可以轻松地更换不同的上下文参数，而不需要频繁修改提示词。 跨行业的实际应用 个性化的营销邮件（B2B/SaaS） json { "recipient_name": "Alicia", "job_title": "Head of Data Science", "company": "HealthAI", "pain_point": "难以扩展LLM试点项目", "offer": "定制的合规层和便捷的API集成", "tone": "专业但友好" } 提示：“使用上下文撰写一封个性化的外展邮件，确保内容精炼、有帮助，并体现出对用户挑战的理解。” 本地化的营销文案（电商） json { "product_name": "EcoPod Refillable Cleaner", "region": "德国", "audience": "环保意识强的家庭", "key_benefits": ["无塑料包装", "儿童安全", "欧盟制造"], "tone": "温暖而可信", "language": "德语" } 提示：“用指定的语言和语气为给定的受众和特点撰写一份简短的产品描述。” 自适应学习内容（教育） json { "topic": "光合作用", "audience": "12岁的学生", "goal": "用简单的方式解释该过程", "tone": "友好且好奇", "preferred_analogy": "烤蛋糕" } 提示：“用提供的上下文解释主题，使其对目标受众具有吸引力和可理解性。尽可能使用类比。” 临床摘要生成（医疗/医联） 基础JSON上下文： json { "condition": "2型糖尿病", "treatment": "杜拉糖肽（Dulaglutide）", "mechanism": "GLP-1受体激动剂", "efficacy_data": { "hba1c_reduction": "1.1%", "weight_loss": "2.9kg", "study_reference": "Johnson et al., Diabetes Care, 2024" }, "safety_profile": ["恶心（12%）", "注射部位反应（8%）"], "audience": "主要医生", "tone": "中立且信息丰富", "jurisdiction": "欧盟" } 通过修改受众和语气，可以针对不同场景生成不同的内容： - 对医生：保持中立和信息丰富 - 对患者：语气温和、清晰 - 对监管者：正式、全面 - 对销售团队：教育性、自信 合同概述（法律） json { "document_type": "SaaS 主服务协议", "audience": "初创公司创始人", "tone": "平实的英语", "focus_sections": ["终止条款", "数据所有权", "责任上限"] } 提示：“根据提供的上下文，用平实的英语总结文档中指定的部分，使其适合非法律从业者。” 客户支持回复（客户服务） json { "user_name": "乔丹", "issue": "SmartWatch X电池耗电过快", "product": "SmartWatch X", "purchase_date": "2024-03-15", "warranty_status": "仍在保修期内", "tone": "同情且清晰" } 提示：“编写一条有帮助的、同情且清晰的支持回复，解决用户的问题，并说明下一步行动。” 实施计划 识别最重复的内容任务：找出你经常生成但每次略有不同的内容类型。 提取数据元素：从当前的提示中找到每次变动的部分，这些将成为你的JSON字段。 创建模板并测试：建议从4-6个JSON字段开始，逐步增加复杂度。 为什么这很重要 这种方法被称为模块化AI设计，其优势显而易见： - 不再需要手动重写复杂的提示。 - 轻松扩展内容生成到不同市场。 - 内置的可追溯性和合规性。 - 准备自动化或前端工具。 行业评价 业内人士认为，JSON上下文不仅仅是提高效率的技巧，更是一种革命性的内容生成方式。特别是在医疗、金融和法律等受严格监管的行业，这种方法能够让内容生成更加规范、一致和可扩展。 公司背景 目前，很多科技公司和研究机构都在探索模块化AI设计，尤其是在生成式AI领域。Open standards如context.json的出现，使得跨平台和团队的内容审核和共享变得更加便捷，推动了这一技术的发展和应用。