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提升AI理解能力的Prompt結構設計

前言​

現代AI模型（如OpenAI的GPT系列）能夠理解人類語言，但它們的理解方式與人類有所不同。好的提示(Prompt)結構能顯著提高AI回應的準確性和實用性。本文整理了幾種常見格式和結構對AI理解的影響，幫助零編程背景的使用者更有效地與AI互動。

目錄​

  1. Markdown與JSON：兩種常見格式的AI友善度
  2. 新舊JSON的差異：從Web2到AI時代
  3. 關聯錯誤：AI誤解JSON的常見原因
  4. AI的內部理解機制：類JSON語意結構
  5. 角色式提示vs結構式提示
  6. 在提示中明確標示格式的重要性
  7. 語意錨點與子任務標記
  8. 實用小貼士

Markdown與JSON：兩種常見格式的AI友善度​

AI模型對不同格式的資料有不同的理解能力和偏好。

Markdown (.md)格式​

適用場景：內容整理、自然語言結構、知識嵌入、RAG(檢索增強生成)系統

優點：

  • 清晰的層級結構（# 標題、## 小節）
  • 易於分段、解析與摘要
  • 可嵌入圖片、清單、表格等排版元件
  • 最適合AI理解知識文件、說明文檔

缺點：

  • 無法執行邏輯，僅為純文檔格式
  • 不適合儲存函式或變數邏輯

JSON (.json)格式​

適用場景：程式碼生成、邏輯流程建構、互動行為設計、系統設定

優點：

  • 可以定義變數、函式、流程控制
  • AI會視為「可執行邏輯語言」進行解析
  • 適合寫入結構化資料或API模板

缺點：

  • 若只是做知識整理，反而增加雜訊
  • 不適合直接輸出為自然語言摘要

實際應用建議​

當你需要AI理解「內容」、「分段回應」、「記憶知識」時，優先選擇.md格式。 當你需要AI協助「生成邏輯」、「擴展函式」、「設計流程」時，選擇.json更合適。

新舊JSON的差異：從Web2到AI時代​

JSON格式在Web2時代和AI時代的用途和設計理念有明顯差異。

Web2時代的JSON：純邏輯結構資料​

特徵：

  • 對電腦完全語意中立、無理解能力
  • 變數命名、結構深度會極大影響使用難度
  • 需要「硬寫程式碼」來解析
  • 錯一個逗號就會報錯

範例：

{
  "status": 200,
  "data": [
    {
      "id": 1024,
      "is_active": true,
      "metadata": {
        "usr_lv": 5,
        "opt": ["promo", "sms"]
      }
    }
  ]
}

這對AI來說就像是沒有語意的亂碼，需要額外解釋各個key的意義。

AI時代的JSON：語意驅動的結構化知識容器​

特徵：

  • 強調「語意清晰命名」與「易讀性」
  • 結構中key-value代表人類思考模型中的概念
  • AI可根據key推論上下文，不需要明確指令
  • 結構越語意清楚，模型越能自動轉化成有用輸出

範例：

{
  "受眾": "上班族",
  "痛點": "無法準時倒垃圾",
  "情境": "常因加班錯過垃圾車時間",
  "引發策略": "情緒焦慮 × 社會評價",
  "推薦文案類型": "對比式懶人包"
}

關聯錯誤：AI誤解JSON的常見原因​

當AI模型（如OpenAI的GPT）處理JSON時，常見的問題不是模型「看不懂」JSON，而是因為「關聯錯誤」導致的誤解。

什麼是關聯錯誤？​

關聯錯誤是指：AI理解了JSON的格式，但錯誤地解釋了各個key的語意或它們之間的關係。

常見原因​

不具語意的key名稱：如果使用像「val1」、「data」、「info」這樣不具體的key名稱，AI就需要猜測這個key代表什麼意思。

錯誤例子：

{
  "val1": "焦慮",
  "val2": "限時優惠",
  "val3": "上班族"
}

在這個例子中，AI無法確定這些值分別代表什麼，可能會誤解為完全不同的概念。

具語意的key名稱：

{
  "emotion_trigger": "焦慮",
  "response_strategy": "限時優惠",
  "target_audience": "上班族"
}

這種清晰的命名可以讓AI正確理解：這是一個針對上班族的行銷策略，利用焦慮情緒來推動限時優惠活動。

避免關聯錯誤的方法​

  1. 使用具有明確語意的key名稱
  2. 避免縮寫或代號式命名
  3. 使用層級結構表達概念間的關係
  4. 在必要時添加說明性的key

AI的內部理解機制：類JSON語意結構​

雖然我們用自然語言與AI對話，但AI內部是如何理解這些對話的？

AI的內部理解過程​

當你用自然語言與AI對話時，它其實是在內部建立一種類似JSON的「語意結構」：

  1. 將你的話語拆分成「語意節點」
  2. 建立這些節點之間的「邏輯關聯」
  3. 形成一個內部的「語意理解樹」
  4. 根據這個理解樹生成回應

實際例子​

當你問：「你是不是在讀JSON？」

AI可能會在內部建立這樣的理解結構：

{
  "提問主題": "模型對話行為",
  "比喻參照": ".json結構",
  "提問目的": "理解模型是否內部資料結構化運作",
  "語境": "AI語意解析"
}

這就是為什麼清晰、結構化的提問能得到更準確的回答——它幫助AI建立更準確的內部理解結構。

角色式提示vs結構式提示​

向AI提問時，提示(Prompt)的結構會極大影響AI的理解和回應方式。兩種常見的提示方式各有優缺點。

角色式提示 (Persona Prompt)​

形式：「你是一位非常厲害的AI專家，請幫我...」

特點：

  • 快速「定調」AI的回應風格和語氣
  • 影響初期表現明顯，但持續性弱
  • 適合控制文風、模擬角色、調整口吻
  • 影響力約在300個token後逐漸降低

適用場景：

  • 需要特定風格的內容創作
  • 角色扮演或情境模擬
  • 需要調整AI回應的專業程度

結構式提示 (Structured Prompt)​

形式：「場景：... 目標：... 限制：... 格式：...」

特點：

  • 建立清晰的任務框架和期望
  • 啟動較慢但邏輯推理能力強
  • 能維持較長的任務連貫性(可持續1000+tokens)
  • 易於被AI的記憶模組處理

適用場景：

  • 複雜的多輪問答
  • 需要深度推理的任務
  • 需要連貫性的長對話
  • 需要結構化輸出的場景

如何選擇​

同樣的問題，用不同提示方式會得到不同風格的回答：

角色式：「你是一位非常厲害的AI專家，請幫我設計一套能強化語意理解的溝通方式。」

結構式：

場景：解析如何與AI更好溝通
目標：找到一個可以強化AI理解深度的表示方式

如果你需要控制回答的風格或語氣，選擇角色式提示；如果你需要更精確的邏輯和持續性的任務執行，選擇結構式提示。

在提示中明確標示格式的重要性​

在提示中明確告訴AI你希望它以什麼格式理解或回應，可以顯著提高溝通效率。

標示格式的方法​

直接在提示中指明：「請以下面的JSON格式理解這個問題」或「請以下列結構組織你的回答」。

實例​

不明確格式的提示：

幫我生成一個AI讀取文件的說明，包含適用場景、優缺點和使用建議。

明確標示格式的提示：

請以下列JSON格式理解我的需求：
{
  "task_type": "content_generation",
  "subject": "AI讀取文件的說明",
  "required_sections": ["適用場景", "優缺點", "使用建議"],
  "format": "markdown",
  "style": "educational"
}

明確格式的好處：

  • AI能更準確理解你的期望
  • 減少模糊性和誤解
  • 提高回應的結構性和一致性
  • 減少需要多輪修正的情況

語意錨點與子任務標記​

在複雜或長篇的提示中，使用語意錨點和子任務標記能幫助AI不偏離重點。

什麼是語意錨點？​

語意錨點是提示中用於引導AI關注特定概念、目標或約束的標記。它們像是AI的「路標」，幫助它理解整個提示的結構和重點。

常見的標記方式​

  • 使用明確的標題：「場景」、「目標」、「限制」
  • 使用編號或序列：「1. 首先...」「2. 然後...」
  • 使用明確的任務分隔：「任務A:」「任務B:」
  • 使用特殊符號作為視覺提示：「⚠️ 重要限制」「✅ 必須包含」

實例​

不使用語意錨點：

我需要你幫我寫一篇文章，介紹AI在教育領域的應用，要包含現狀分析、案例研究和未來展望，語言要簡單易懂，適合普通讀者，不要太多技術術語，長度大約800字。

使用語意錨點：

# 任務：撰寫AI在教育領域的應用文章

## 內容要求
- 現狀分析
- 案例研究
- 未來展望

## 風格規範
- 語言：簡單易懂
- 受眾：無技術背景的普通讀者
- 避免：過多技術術語

## 格式限制
- 長度：約800字

使用語意錨點的優勢：

  • 減少AI處理長文本時的「遺忘」
  • 確保每個要求都被注意到
  • 便於後續參考和修改
  • 提高多步驟任務的完成準確度

實用小貼士​

以下是幫助零編程背景人士更好地與AI溝通的幾點建議：

1. 先結構，後內容​

先告訴AI你要什麼結構或格式，再告訴它具體內容。這樣AI更容易理解你的期望。

2. 使用清晰的標記​

使用標題(#)、列表(-)、引用(>)等標記，讓你的提示更有結構感，幫助AI區分不同部分。

3. 一次一個任務​

複雜任務拆分為簡單步驟，每次只讓AI完成一個明確的小任務，效果往往更好。

4. 提供示例​

如果可能，提供一些你期望的輸出示例，這比抽象描述更有效。

5. 適度冗餘​

重要的指令可以重複強調，特別是在長提示中，適度的重複可以確保AI不會「忘記」關鍵要求。

6. 明確的格式預期​

明確告訴AI你希望回答的格式（表格、列表、段落等），不要假設AI能猜到。

7. 循序漸進​

複雜概念從簡單開始，逐步增加複雜度，就像教導一個人一樣，循序漸進。

以上知識點適用於OpenAI的GPT系列模型，但大部分概念也適用於其他大型語言模型，如Anthropic的Claude等。希望這些技巧能幫助你更有效地利用AI工具，即使你沒有編程背景。