如何让大模型更好地理解和处理 JSON 数据？

引言

[一、输入层优化：让 JSON 数据 "清晰无歧义"](#一、输入层优化：让 JSON 数据 “清晰无歧义”)

[1. 明确 JSON 数据边界](#1. 明确 JSON 数据边界)

[2. 清理不规范 JSON 格式](#2. 清理不规范 JSON 格式)

[3. 补充上下文与字段说明（复杂场景）](#3. 补充上下文与字段说明（复杂场景）)

[二、提示词设计：结构化指令，让大模型 "有章可循"](#二、提示词设计：结构化指令，让大模型 “有章可循”)

[1. 基础框架模板（直接套用）](#1. 基础框架模板（直接套用）)

[2. 高频场景提示词示例（数据开发专用）](#2. 高频场景提示词示例（数据开发专用）)

[场景 1：JSON 字段提取（如 ETL 数据采集）](#场景 1：JSON 字段提取（如 ETL 数据采集）)

[场景 2：JSON 格式转换（如嵌套 JSON 扁平化）](#场景 2：JSON 格式转换（如嵌套 JSON 扁平化）)

[场景 3：JSON 数据质量校验（如数据入库前校验）](#场景 3：JSON 数据质量校验（如数据入库前校验）)

[3. 提示词设计关键原则](#3. 提示词设计关键原则)

[三、复杂 JSON 处理：针对性解决方案](#三、复杂 JSON 处理：针对性解决方案)

[1. 嵌套 JSON（多层级字段提取）](#1. 嵌套 JSON（多层级字段提取）)

[2. 数组 JSON（多条数据批量处理）](#2. 数组 JSON（多条数据批量处理）)

[3. 超大 JSON（超过 10KB 或千级字段）](#3. 超大 JSON（超过 10KB 或千级字段）)

[四、输出层管控：确保 JSON 可直接 "落地使用"](#四、输出层管控：确保 JSON 可直接 “落地使用”)

[1. 格式严格性：纯 JSON 输出，无冗余内容](#1. 格式严格性：纯 JSON 输出，无冗余内容)

[2. 类型一致性：与下游系统兼容](#2. 类型一致性：与下游系统兼容)

[3. 字段规范性：大小写、格式无偏差](#3. 字段规范性：大小写、格式无偏差)

五、验证与容错：降低大模型处理风险

[1. 自动校验：结合工具验证输出结果](#1. 自动校验：结合工具验证输出结果)

[2. 容错机制：处理大模型输出错误](#2. 容错机制：处理大模型输出错误)

[六、工具集成：结合智能体 / ETL 工具提升效率](#六、工具集成：结合智能体 / ETL 工具提升效率)

[1. 智能体（如 Dify）集成](#1. 智能体（如 Dify）集成)

[2. ETL 脚本结合大模型](#2. ETL 脚本结合大模型)

七、常见坑与避坑指南

总结

引言

在大模型时代，JSON（JavaScript Object Notation）已成为跨系统数据交换、API 交互、数据存储的核心格式，广泛应用于数据开发、ETL 处理、业务系统对接等场景。然而，大模型在原生处理 JSON 数据时，常面临格式歧义、字段提取偏差、嵌套 / 数组解析困难、类型转换混乱等问题 ------ 轻则导致数据处理结果无效，重则影响下游系统（如数据库入库、API 调用）的稳定性，成为制约大模型落地数据相关场景的关键瓶颈。

为解决这一痛点，本文聚焦 "让大模型精准、高效、可靠处理 JSON 数据" 的核心需求，结合数据开发的实际业务场景（如字段提取、格式转换、数据校验），从输入规范、提示词设计、复杂场景适配、输出管控到工具集成，构建一套系统化的方法体系。旨在通过 "降低大模型理解成本、强化规则约束、适配实际场景、构建校验闭环"，帮助使用者避开常见陷阱，让大模型处理 JSON 的能力从 "勉强可用" 升级为 "稳定落地"，为数据开发、业务系统对接等工作提质增效。

让大模型高效处理 JSON 数据的核心逻辑是：降低大模型的 "理解成本"+ 强化 "约束规则"+ 适配 "实际场景"，结合数据开发（如 ETL、数据提取、格式转换）的高频需求，以下是一套系统化、可落地的方法体系，涵盖从输入规范到输出验证的全流程

一、输入层优化：让 JSON 数据 "清晰无歧义"

大模型处理 JSON 的第一步是 "读懂数据"，输入不规范会直接导致解析错误或字段提取偏差，需从 3 个维度优化：

1. 明确 JSON 数据边界

问题：若输入包含 JSON 片段 + 自然语言（如 "以下是用户数据：{...}，请提取字段"），大模型可能混淆数据范围。

解决方案：用明确的分隔符标记 JSON 起始 / 结束，例如：

python 复制代码

【JSON数据开始】
{
  "reply":"1",
  "level": 2,
  "ship_qty": 100,
  "ship_demand": 450,
  "rest_ship_qty":350
}

复制代码

【JSON数据结束】
请基于上述JSON完成字段提取任务。

适用场景：输入包含多段内容（如日志 + JSON、说明 + JSON）时，避免大模型误读。

2. 清理不规范 JSON 格式

数据开发中常遇到 "不标准 JSON"（如缺少引号、逗号、键名无引号），需提前预处理或在提示词中说明规则：

常见不规范情况：

键名无引号：{level: 2} → 规范为 {"level": 2}
字符串用单引号：{'reply': '1'} → 规范为 {"reply": "1"}
尾部多余逗号：{"ship_qty": 100,} → 去除逗号
提示词补充说明（若无法提前预处理）：

复制代码

若输入的JSON存在格式不规范（如键名无引号、单引号、尾部多余逗号），请先自动修正为标准JSON格式，再执行后续任务。

3. 补充上下文与字段说明（复杂场景）

若 JSON 字段含义模糊（如 code: 0 可能是 "成功" 或 "失败"），或嵌套层级深，需补充字段说明：

复制代码

【字段说明】
- reply：回复状态（"1"=已回复，"0"=未回复）
- level：优先级（1=低，2=中，3=高）
- ship_qty：已发货数量（数字类型）
- ship_demand：需求发货数量（数字类型）
- rest_ship_qty：剩余发货数量（数字类型）

【JSON数据】
{..."rest_ship_qty":350...}
请提取上述字段并确保值类型正确。

价值：避免大模型因字段歧义导致的提取 / 转换错误（如误将 reply:"1" 转为数字 1）。

二、提示词设计：结构化指令，让大模型 "有章可循"

提示词是大模型处理 JSON 的核心，需兼顾 "明确性、约束性、可操作性"，推荐采用「任务 + 规则 + 示例」的结构化框架：

1. 基础框架模板（直接套用）

复制代码

【核心任务】{明确目标，如：提取指定字段/转换JSON格式/校验数据完整性}
【操作规则】
1. 字段约束：{指定字段名、大小写、格式，如：仅提取reply、level、ship_qty，字段名严格保持下划线格式}
2. 格式约束：{输出格式，如：标准JSON，无额外文字、注释、换行}
3. 类型约束：{值类型要求，如：数字保持数字类型，字符串保留引号}
4. 容错约束：{字段缺失/格式错误的处理，如：字段不存在时填充null，格式错误自动修正}
【输入示例】{可选，复杂场景必加}
{..."ship_demand":450...}
【输出示例】{可选，与输入示例对应}
{"reply":"1","level":2,"ship_qty":100,"ship_demand":450,"rest_ship_qty":350}

【待处理JSON】
{用户输入的JSON数据}

2. 高频场景提示词示例（数据开发专用）

场景 1：JSON 字段提取（如 ETL 数据采集）

复制代码

【核心任务】从JSON中提取指定字段，忽略无关字段
【操作规则】
1. 需提取字段：reply（字符串）、level（数字）、ship_qty（数字）、ship_demand（数字）、rest_ship_qty（数字）
2. 字段名严格保持原样，不可修改大小写或格式（如rest_ship_qty不可改为restShipQty）
3. 输出为纯JSON格式，无任何额外文字、换行、注释
4. 字段缺失时填充null，值类型与规则1一致（如level缺失则为null，而非"null"）
【待处理JSON】
{
  "id": 123,
  "reply":"1",
  "level": 2,
  "ship_qty": 100,
  "ship_demand": 450,
  "rest_ship_qty":350,
  "remark": "无"
}

场景 2：JSON 格式转换（如嵌套 JSON 扁平化）

复制代码

【核心任务】将嵌套JSON扁平化为一维JSON，提取深层字段
【操作规则】
1. 需提取深层字段：user.id、order.ship_qty、order.demand.ship_demand、order.rest_ship_qty
2. 扁平化后字段名：user_id、ship_qty、ship_demand、rest_ship_qty（用下划线替换层级）
3. 输出为标准JSON，值类型与原数据一致
4. 若深层字段不存在，填充为null
【输入示例】
{
  "user": {"id": 456, "name": "张三"},
  "order": {
    "ship_qty": 200,
    "demand": {"ship_demand": 500, "rest_ship_qty": 300}
  }
}
【输出示例】
{"user_id":456,"ship_qty":200,"ship_demand":500,"rest_ship_qty":300}
【待处理JSON】
{用户输入的嵌套JSON}

场景 3：JSON 数据质量校验（如数据入库前校验）

复制代码

【核心任务】校验JSON数据的完整性和合法性
【校验规则】
1. 必选字段：reply、level、ship_qty、ship_demand、rest_ship_qty（缺一不可）
2. 类型要求：reply为字符串（仅允许"0"或"1"），level为1-3的整数，ship_qty/ship_demand/rest_ship_qty为非负整数
3. 逻辑校验：rest_ship_qty = ship_demand - ship_qty（误差允许±0）
【输出要求】
1. 若校验通过：输出{"status":"success","message":"数据合规"}
2. 若校验失败：输出{"status":"fail","message":"具体错误，如：缺少rest_ship_qty字段/ship_qty为负数/逻辑校验失败"}
【待处理JSON】
{用户输入的JSON数据}

3. 提示词设计关键原则

避免模糊表述：不用 "提取相关字段"，而用 "仅提取 A、B、C 字段"；不用 "格式正确"，而用 "标准 JSON，无额外文字"。

类型明确化：数据开发中对类型敏感（如数据库字段类型固定），需明确 "数字 / 字符串 / 布尔"，避免大模型自动转换。

示例优先：复杂场景（嵌套、转换、校验）必加输入 / 输出示例，大模型通过示例学习规律，准确率提升 50% 以上。

三、复杂 JSON 处理：针对性解决方案

数据开发中常遇到嵌套 JSON、数组 JSON、超大 JSON 等复杂场景，需针对性优化：

1. 嵌套 JSON（多层级字段提取）

痛点：大模型易漏提深层字段或混淆层级。

解决方案：用 "路径式字段命名" 明确位置，示例提示词：

复制代码

【核心任务】提取嵌套JSON中的指定字段
【需提取字段路径及别名】
- user.info.id → user_id
- order.shipment.quantity → ship_qty
- order.shipment.demand → ship_demand
- order.shipment.remaining → rest_ship_qty
【操作规则】
1. 按路径精准提取，别名严格保持指定格式
2. 输出为扁平JSON，无嵌套结构
3. 字段不存在时填充null
【待处理JSON】
{
  "user": {"info": {"id": 789, "name": "李四"}},
  "order": {"shipment": {"quantity": 150, "demand": 300, "remaining": 150}}
}

输出结果：{"user_id":789,"ship_qty":150,"ship_demand":300,"rest_ship_qty":150}

2. 数组 JSON（多条数据批量处理）

痛点：大模型易混淆数组元素，或只处理第一条数据。

解决方案：明确 "数组遍历" 要求，示例提示词：

复制代码

【核心任务】遍历JSON数组，提取每个元素的指定字段，输出新数组
【操作规则】
1. 遍历数组中所有元素，提取字段：reply、level、ship_qty
2. 每个元素按规则处理（字段缺失填null，类型为原数据类型）
3. 输出为JSON数组，无额外文字
【待处理JSON】
[
  {"reply":"1","level":2,"ship_qty":100,"remark":"A"},
  {"reply":"0","level":3,"ship_qty":200},
  {"level":1,"ship_qty":150}
]

输出结果：[{"reply":"1","level":2,"ship_qty":100},{"reply":"0","level":3,"ship_qty":200},{"reply":null,"level":1,"ship_qty":150}]

3. 超大 JSON（超过 10KB 或千级字段）

痛点：大模型可能遗漏字段、处理超时或输出不完整。

解决方案：

拆分处理：将超大 JSON 按业务模块拆分为多个小 JSON，分批处理后合并。
聚焦核心：在提示词中明确 "仅关注指定字段，忽略其他所有字段"，减少大模型处理压力。
工具辅助：用代码先提取 JSON 骨架（如仅保留字段名），再让大模型校验字段完整性（适合数据质量场景）。

四、输出层管控：确保 JSON 可直接 "落地使用"

大模型处理后的 JSON 需能直接对接下游系统（如数据库、ETL 脚本、API），需强化 3 个管控点：

1. 格式严格性：纯 JSON 输出，无冗余内容

强制要求：输出为纯标准JSON格式，不包含任何文字、注释、换行、空格（或指定缩进格式）

反例（需避免）：大模型输出 "以下是提取结果：{...}"，或 JSON 中加注释 // 字段说明。

2. 类型一致性：与下游系统兼容

数据开发中常见要求：

数字类型：数据库字段为 INT/BIGINT 时，确保 JSON 中值为数字（如 level:2 而非 level:"2"）。
字符串类型：日期、编码等字段需保留引号（如 create_time:"2024-01-01"）。
提示词强化：值的类型必须与原数据一致，若原数据为数字则输出数字，字符串则保留双引号，禁止自动转换。

3. 字段规范性：大小写、格式无偏差

数据开发中字段名通常严格区分大小写（如 ship_qty 与 Ship_Qty 是两个字段），需明确：

字段名严格保持与原JSON一致，大小写、下划线、拼写不可修改。

五、验证与容错：降低大模型处理风险

大模型处理 JSON 可能存在误差（如字段缺失、类型错误），需建立 "校验机制"，适配数据开发的严谨性要求：

1. 自动校验：结合工具验证输出结果

用 JSON 解析工具（如 Python 的 json 模块、在线 JSON 校验器）验证输出是否为标准 JSON。

编写简单校验脚本（如 Python），检查字段完整性、类型正确性：

复制代码

import json

def validate_json(output_json):
    try:
        data = json.loads(output_json)
        # 校验必填字段
        required_fields = ["reply", "level", "ship_qty", "ship_demand", "rest_ship_qty"]
        missing_fields = [f for f in required_fields if f not in data]
        if missing_fields:
            return False, f"缺失字段：{missing_fields}"
        # 校验类型
        if not isinstance(data["reply"], str) or data["reply"] not in ["0", "1"]:
            return False, "reply字段必须是'0'或'1'的字符串"
        if not isinstance(data["level"], int) or data["level"] not in [1,2,3]:
            return False, "level字段必须是1-3的整数"
        return True, "校验通过"
    except json.JSONDecodeError:
        return False, "输出不是标准JSON"

# 调用示例
output = '{"reply":"1","level":2,"ship_qty":100,"ship_demand":450,"rest_ship_qty":350}'
print(validate_json(output))

2. 容错机制：处理大模型输出错误

若校验失败，可设计 "重试提示词"：

复制代码

你之前的输出不符合要求，错误原因：{具体错误，如：reply字段被转为数字/缺少rest_ship_qty字段}。
请重新处理以下JSON，严格遵循原操作规则：
{待处理JSON}

极端场景：若大模型多次处理失败，可拆分任务（如先提取简单字段，再处理复杂逻辑），或简化 JSON 结构后再处理。

六、工具集成：结合智能体 / ETL 工具提升效率

作为数据开发从业者，可将大模型与日常工具结合，实现 JSON 处理自动化：

1. 智能体（如 Dify）集成

在 Dify 中创建 "JSON 处理智能体"，设置固定输入模板：

复制代码

【JSON数据】
{{user_input}}
【处理规则】
{固定的提取/转换/校验规则}

输出设置为 "JSON 格式"，直接对接下游流程（如调用 API 入库、生成 ETL 脚本）。

2. ETL 脚本结合大模型

用 Python/Shell 脚本读取原始 JSON 数据，调用大模型 API 处理，再通过校验脚本验证后写入数据库：

复制代码

import json
import openai

# 读取原始JSON
with open("data.json", "r") as f:
    raw_data = json.dumps(json.load(f))  # 转为字符串，避免格式问题

# 调用大模型处理
prompt = f"""【核心任务】提取指定字段...【操作规则】...【待处理JSON】{raw_data}"""
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    temperature=0  # 降低随机性，提升稳定性
)

# 验证输出并入库
output_json = response.choices[0].message["content"]
is_valid, msg = validate_json(output_json)
if is_valid:
    # 写入数据库（示例）
    # db.insert(json.loads(output_json))
    print("处理成功，已入库")
else:
    print(f"处理失败：{msg}")

关键优化：设置 temperature=0（大模型输出更确定性），避免随机性导致的处理结果不一致。

七、常见坑与避坑指南

常见问题	原因	解决方案
大模型输出非标准 JSON	提示词未明确格式约束	强制要求 "纯 JSON 输出，无额外文字"，加输出示例
字段名被修改（如下划线转驼峰）	提示词未强调字段格式	明确 "字段名严格保持原样，不可修改大小写 / 格式"
数字 / 字符串类型混淆	类型约束不明确	明确每个字段的类型（如 "reply 为字符串，level 为数字"）
嵌套 JSON 漏提深层字段	未明确字段路径	用 "路径式字段命名"（如 order.ship_qty）
超大 JSON 处理超时 / 不完整	大模型上下文窗口限制	拆分 JSON 为小片段，分批处理

总结

让大模型高效处理 JSON 的核心是 "标准化输入 + 结构化指令 + 强约束输出 + 校验容错"：

输入层：规范 JSON 格式，明确数据边界，补充必要上下文；
提示词：用 "任务 + 规则 + 示例" 框架，避免模糊表述，强化字段、格式、类型约束；
输出层：确保 JSON 标准、类型一致、字段规范，可直接对接下游系统；
落地层：结合工具（智能体、ETL 脚本）实现自动化，用校验机制降低风险。