coze 更改模型输出格式

### 修改 Coze 中模型输出格式的方法 在 Coze 的工作流中，调整模型的输出格式可以通过修改 Prompt 和后处理逻辑来完成。以下是具体方法和示例代码： #### 1. **通过 Prompt 控制输出** Prompt 是指导模型生成特定格式数据的关键工具[^2]。如果希望模型按照某种结构化方式返回结果（如 JSON 或其他自定义格式），可以在 Prompt 中明确指定。 例如，在图书管理系统的场景下，可以设计如下 Prompt 来确保 `book_price` 返回的是数值而非字符串： ```plaintext { "action": "generate", "prompt": "请提供一本书的价格信息，价格应为数字形式。\n\n书名: {{ book_name }}\n价格: " } ``` 此 Prompt 明确告知模型需要返回一个数字类型的值，从而减少后续验证的工作量[^1]。 --- #### 2. **利用后处理脚本修正输出** 即使模型能够理解并遵循 Prompt，仍可能因上下文复杂度或其他因素导致输出不符合预期。此时可通过编写后处理脚本来进一步校正输出。 以下是一个 Python 后处理函数的例子，它将任何非数字型的 `book_price` 转换为浮点数： ```python def process_book_output(output): try: # 提取 price 字段并尝试转换为 float 类型 data = eval(output) # 假设 output 是字典字符串 if isinstance(data.get('price'), (int, float)): return data['price'] elif isinstance(data.get('price'), str): # 如果是字符串则强制转为 float return float(data['price'].strip().replace(',', '')) else: raise ValueError("Price is not a valid number.") except Exception as e: print(f"Error processing book price: {e}") return None # 示例调用 output_example = "{'price': '19.99'}" processed_price = process_book_output(output_example) print(processed_price) # 输出：19.99 ``` --- #### 3. **基于实际案例的应用** 以引用中的抖音视频为例[^3]，假设目标是对未来 AI 发展描述进行小红书风格改写，则可采用类似的思路控制输出格式。例如，要求模型严格按照 Markdown 格式返回内容： ##### 设计 Prompt ```plaintext { "action": "generate", "prompt": "请以小红书文章的形式重写以下内容，并使用Markdown语法排版:\n\n原始内容: {{ original_content }}" } ``` ##### 处理异常情况 为了防止模型未完全遵从 Prompt，可在接收端增加一层解析逻辑： ```python import re def format_markdown(text): """检查并修复潜在的Markdown格式错误""" if not text.startswith("#"): text = "# " + text.split("\n")[0].strip() + "\n\n" + "\n".join(text.split("\n")[1:]) # 替换单独的星号为加粗标记 text = re.sub(r'\*(.*?)\*', r'**\1**', text) return text.strip() # 测试输入 raw_output = "*未来的AI*将会变得非常强大!" formatted_text = format_markdown(raw_output) print(formatted_text) ``` --- #### 总结 以上方法展示了如何通过 Prompt 工程以及后处理手段灵活调整 Coze 模型的输出格式。无论是简单的类型约束还是复杂的样式需求，都可以借助这些技术实现高效定制。