也可能显示出明显的性

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个自定义解析器从我们在模型中检测到的典型四到五个故障模式中提取有用的信息。值得庆幸的是 函数的实施提高了准确性水平尽管它们并不完美（我们在  的  和  请求的  上发现了无效输出）。 我们发现了几种增强结构化输出可靠性的策略 最大限度地降低结构化结果的提示温度。这样做可以通过减少随机性来提高代币的可预测性。 考虑对涉及结构化内容的任务采用更先进（且成本更高）的模型。










等旨在响应用户查询的模型在制作结构化响应时会遇 日本手机号码数据 到更多问题。例如接收由纯文本和结构化格式组成的输出是很常见的    如果您使用的模型没有本机结构化响应或使用更经济实惠的模型请考虑在聊天周期中部署两个并行提示  一个用于生成结构化响应另一个用于与用户通信。 提示不能跨模型移植 一个常见的误解是一组提示（本质上是文本指令）可以普遍应用于不同的模型（例如 和 ）同时保持一致的性能。







我们的研究结果表明这不仅是不真实的而且即使同一模型的不同版本（例如   和  ）能差异。 为了证明这一事实 对其人工智能助手进行了实验比较了    和  在解决支持问题方面的效率。最初我们假设  的性能会优于 。然而我们仍在确定两种型号的性能差异和总体运营成本。 在实验的第一阶段我们对两个版本（ 和 ）使用相同的提示。由于  的性能不佳我们在三天后停止了实验有时会因未能正确转移客户和误诊问题等错误而在管理支持案例方面产生反作用。 在随后的尝试中我们调整了每个模型的提示。