a solicitação no formato json ou xml aumenta a saída do LLM em 10x por que porque os formatos estruturados dão ao modelo limites e expectativas claros quando você pede texto não estruturado, o LLM tem que adivinhar: Quanto tempo isso deve durar? quais seções eu preciso? quando eu terminei? Que nível de detalhe? mas com JSON/XML você está literalmente fornecendo um modelo: json{ "resumo": "", "key_points": [], "análise": "", "recomendações": [] } Agora o modelo sabe exatamente o que preencher e aproximadamente quanto conteúdo cada seção precisa É como a diferença entre "escrever algo sobre carros" e "preencher este formulário de revisão de carro com esses 12 campos específicos" A estrutura remove a paralisia de decisão e dá permissão ao modelo para ser abrangente além disso, JSON/XML naturalmente incentiva o modelo a pensar em partes organizadas, em vez de apenas transmitir texto até que pareça "pronto" [aqui está o meta hack] nem tente escrever prompts estruturados do zero em vez de: 1. Despejo cerebral de voz para texto Tudo o que você deseja analisar/pesquisar/escrever 2. cole essa transcrição bagunçada na IA 3. peça para "criar uma estrutura de prompt JSON com base neste despejo cerebral que obteria a melhor saída possível" 4. pegue o modelo JSON gerado 5. Envie-o de volta como seu prompt real Você obtém todos os benefícios da solicitação estruturada sem ter que pensar na estrutura por conta própria a IA sabe quais campos seriam mais úteis melhor do que você de qualquer maneira transforma seu fluxo de consciência em um prompt de nível profissional em 30 segundos Experimente você mesmo - peça a mesma análise em forma de parágrafo versus formato estruturado A versão estruturada será 3-5x mais longa e muito mais detalhada a cada vez