📄 中文摘要
在学习如何与大型语言模型（LLM）进行交互时，许多人误以为只需简单地要求模型以 JSON 格式返回结构化数据即可。然而，尽管这种方法在某些情况下有效，但它并不能保证返回的数据总是符合预期的结构和内容。为了获得更准确和一致的 JSON 输出，用户需要提供更明确的指令和上下文信息。这种对提示的深入理解和优化是提升 LLM 输出质量的关键。
仅仅请求 LLM 返回 JSON 还不够
出处: Why Asking an LLM for JSON Isn’t Enough
发布: 2026年3月11日
📄 English Summary
Why Asking an LLM for JSON Isn’t Enough
Many users assume that simply asking a large language model (LLM) to respond in JSON format is sufficient for obtaining structured data. While this approach can work in some cases, it does not guarantee that the returned data will always meet the expected structure and content. To achieve more accurate and consistent JSON outputs, users need to provide clearer instructions and context. This deeper understanding and optimization of prompts are crucial for enhancing the quality of LLM outputs.