Experiment together with other prompt engineers

接着，您可以提供一个符合此模式的 JSON 对象作为实际产品数据：

{ "name": "Wireless Headphones", "category": "Electronics", "price": 99.99, "features": ["Noise cancellation", "Bluetooth 5.0", "20-hour battery life"], "release_date": "2023-10-27"

}

片段 6. 来自大语言模型的结构化输出

通过对数据进行预处理，并仅提供模式和数据而非完整文档，您使大语言模型能清晰理解产品的属性（包括发布日期），从而更有可能生成准确且相关的描述。这种结构化输入方法能引导大语言模型关注相关字段，在处理海量数据或将大语言模型集成到复杂应用中时尤为宝贵。

与其他提示工程师共同实验

若您正面临需要构思优质提示的处境，不妨召集多人共同尝试。当每个人都遵循本章所述的最佳实践时，您将观察到不同提示方案之间的性能差异。