在 AI 对话的产品中， LLM 如何输出业务定制的 UI 展示呢？

我不知道你的情况，
我让 google 的输出试卷时，他直接给我输出了 html 文件来实现排版

有两种：
1 、直接告诉 LLM 按什么规则生成 html 即可
2 、使用 COT 或 json ，然后解析数据前端自己渲染。

实测，用 JSON 的效果不是很好。稍微有一点点输入波动，就要重新输入。

渲染和数据最好剥离开。

端则写好一些校验规则。然后 Prompt 让大模型生成标签包裹，〈 tag 〉〈/tag 〉，接收数据之后解析再渲染。

Gemini 教我的，上次试了一次，比 JSON 效果好很多

a2ui,谷歌提出的新范式 https://a2ui.org/ ，然后可以搭配 copilot kit 使用 https://www.copilotkit.ai/

@SuperDaniel313 #3 正解 这是现在的 LLM 渲染规范，参考 <thinking></thinking> 标签
经过几次技术验证，什么自定义参数 自定义结构，JSON 啥的，并不能做到前端标准化渲染器工具，目前都采用的 tag 标签包括法

这么优秀的方案被楼主套出来了 可惜可惜

@davecat 标配这个是

看了下千问 APP 的数据结构，output 的 content 是这样的：

我会优先推荐附近符合你要求的黄焖鸡。 \n 当前你的地址是**浙江省 xxxxx**。 \n[(eleme_recommend_1)] \n 想换口味或调整份量，随时告诉我

其中 \n[(eleme_recommend_1)] 就是一个卡片的标记，eleme_recommend_1 是卡片在这个消息中的唯一 ID ，端侧拿到这个唯一标记后再去请求的数据

@SuperDaniel313

看了下千问 APP 的数据结构，output 的 content 是这样的：

我会优先推荐附近符合你要求的黄焖鸡。 \n 当前你的地址是**浙江省 xxxxx**。 \n[(eleme_recommend_1)] \n 想换口味或调整份量，随时告诉我

其中 \n[(eleme_recommend_1)] 就是一个卡片的标记，eleme_recommend_1 是卡片在这个消息中的唯一 ID ，端侧拿到这个唯一标记后再去请求的数据

@RYAN13 我哪会什么开发呀？我只会调 AI

我是产品，我只是会用 AI coding 一些小项目。

你如果能拿到 ID 了，那问题应该解决了吧？

千问我没用过，不知道指令遵循效果怎么样。我用 Gemini 居多，Gemini 的指令遵循效果蛮好的。

看你发的数据结构特征已经蛮明显了，用正则提一下就好了，应该不会有太大的纰漏吧？

最好的办法是在你的 prompt 里面直接给他一个示例，你说我需要这样的格式，然后让他不要废话，直接输出这个。

有样本参照的话，指令遵循问题应该不大。这样你就可以不用管它到底给你输出什么，你按你的样本来提就行了。你不开深度思考的话，应该速度蛮快的。有问题就重新输出啊。所以好模型和烂模型的 token 消耗就差在这里嘛。