używanie formatu JSON lub XML zwiększa wydajność LLM o 10x dlaczego ponieważ strukturalne formaty dają modelowi wyraźne granice i oczekiwania kiedy prosisz o tekst niestrukturalny, LLM musi zgadywać: jak długi powinien być ten tekst? jakie sekcje są potrzebne? kiedy skończę? na jakim poziomie szczegółowości? ale z JSON/XML dosłownie dostarczasz szablon: json{ "podsumowanie": "", "kluczowe_punkty": [], "analiza": "", "zalecenia": [] } teraz model dokładnie wie, co wypełnić i mniej więcej ile treści potrzebuje każda sekcja to jak różnica między "napisz coś o samochodach" a "wypełnij ten formularz recenzji samochodu z tymi 12 konkretnymi polami" struktura usuwa paraliż decyzyjny i daje modelowi pozwolenie na bycie kompleksowym ponadto JSON/XML naturalnie zachęca model do myślenia w zorganizowanych kawałkach, a nie tylko do strumieniowania tekstu, aż poczuje się "gotowy" [oto meta hack] nawet nie próbuj pisać strukturalnych podpowiedzi od zera zamiast tego: 1. zrób zrzut myśli głosowo na wszystko, co chcesz przeanalizować/zbadać/napisać 2. wklej ten chaotyczny transkrypt do AI 3. poproś o "stworzenie struktury podpowiedzi JSON na podstawie tego zrzutu myśli, która da najlepszy możliwy wynik" 4. weź ten wygenerowany szablon JSON 5. wyślij go z powrotem jako swoją rzeczywistą podpowiedź otrzymujesz wszystkie korzyści z strukturalnego podpowiadania bez konieczności myślenia o strukturze samodzielnie AI wie, jakie pola byłyby najbardziej użyteczne lepiej niż ty przekształca twój strumień świadomości w profesjonalnej jakości podpowiedź w 30 sekund spróbuj sam - poproś o tę samą analizę w formie akapitu w porównaniu do formatu strukturalnego wersja strukturalna będzie 3-5x dłuższa i znacznie bardziej szczegółowa za każdym razem