想让模型稳定输出 JSON，提示词里要把“结构、取值、缺失怎么办、除了 JSON 什么都不要”四件事写死：用字段说明表定义每个键，用枚举限制取值，明确空值约定，并给一个完整示例。 即便如此，提示词只能降低出错概率，程序端的解析校验和重试仍然不能省。

常见的四类出错

  • 多余文字：JSON 前面加一句“好的，以下是结果”，或者包在代码块里；
  • 字段漂移：键名时而 name 时而 title，或者多出你没要求的字段；
  • 类型不对：数字被写成带单位的字符串，布尔值写成“是/否”；
  • 信息缺失时乱填：原文没提的字段被编一个看似合理的值。

下面的写法分别针对这四类问题。

写法一：用字段说明表代替一句“输出 JSON”

只写“请输出 JSON 格式”时，键名和类型都靠模型猜。更好的做法是逐个字段说明：

请从下面的客户反馈中提取信息，只输出一个 JSON 对象，不要输出任何解释、前后缀或代码块标记。

字段说明：
- "product"：字符串，反馈涉及的产品名，按原文写法；
- "sentiment"：只能是 "positive"、"neutral"、"negative" 三者之一；
- "issues"：字符串数组，每项是一个具体问题，用不超过 20 字的中文概括；没有问题时输出空数组 []；
- "order_id"：字符串，原文中的订单号；原文没有时输出 null，不要猜测；
- "needs_reply"：布尔值 true 或 false。

除以上 5 个字段外不要添加其他字段。

客户反馈：
【粘贴反馈原文】

写法二：取值能枚举就枚举

情绪、类别、优先级这类字段，一旦允许自由填写，就会出现“偏负面”“较为不满”等无法统计的值。列出允许的取值，并说明“无法判断时用哪个值”（例如 "unknown"），比让模型自由发挥稳定得多。

写法三：把空值约定写清楚

“没有信息时怎么办”是乱填的根源。建议在提示词中统一约定：

  1. 单个值缺失用 null，不要用空字符串或“无”；
  2. 列表缺失用 []；
  3. 明确写出“不要根据常识推测原文没有的信息”。

写法四：示例要完整、要有边界情况

给一个完整的输出示例能显著减少键名漂移，但要注意：

  • 示例里的值要明显是示意（如 "示例产品"），否则模型可能把示例内容抄进结果；
  • 最好再给一个“信息缺失”的示例，展示 null 和 [] 的用法；
  • 示例数量不必多，一两个覆盖正常和缺失情况即可。

写法五：长文本字段提醒转义

摘要、原文引用这类长文本字段里经常出现双引号和换行，导致 JSON 无法解析。可以在提示词里加一句“字符串中的双引号请转义，换行用 \n 表示”，或者干脆要求引用原文时改用中文引号。

出错后的修复提示词

程序解析失败时，不必整段重跑，可以把错误信息交给模型修复：

下面这段内容应当是符合字段说明的 JSON，但解析失败，错误信息是：【粘贴解析器报错】。
请只修复格式问题并输出修复后的 JSON，不要改动任何字段的值，不要添加解释。
【粘贴原输出】

提示词管不到的部分

如果你使用的模型接口支持结构化输出或 JSON 模式，优先启用它；无论是否启用，程序端都应解析校验字段和类型，失败时有限次重试，再失败就记录下来人工处理。接口层与校验层的完整方案见 让大模型稳定输出 JSON：提示词、Schema 约束与程序校验，先定结构再写提示的思路见 Schema First 实用教程。想看一个把结构化结果接进脚本的日常例子，可以参考 数据分析师用 AI 写 Python 自动化脚本。