处理来自 OpenAI 模型的不完整或不正确的输出需要明确的提示、参数调整和验证机制相结合。首先，改进您的提示，使其明确您期望的格式、范围和结构。例如，如果您需要 JSON 响应，请指定确切的字段和数据类型。如果输出不完整，请考虑增加 max_tokens 参数以允许更长的响应。对于不正确的答案，请使用系统级别的说明（例如，“您是 X 方面的专家；提供准确的信息”）来引导模型输出可靠的信息。测试不同的提示变体并分析失败模式将有助于识别指令清晰度方面的差距。
接下来，调整模型参数以平衡创造性和可靠性。降低 temperature（例如，降至 0.2）会减少随机性，使输出更加集中，但可能多样性降低。如果模型在句子中间被截断，请确保 max_tokens 设置得足够高以适应完整响应，但要保持在应用程序的 token 限制内。对于需要精度的任务，请使用 top_p（例如，0.1）将模型限制为高概率的词语选择。例如，在生成代码片段时，较低的 temperature 和 top_p 可以减少语法错误。记录有问题的输出并根据实际性能迭代参数至关重要——像 OpenAI Playground 这样的工具可以快速进行实验。
最后，实施后处理检查和重试逻辑。使用正则表达式或模式验证器来检测格式错误的输出（例如，无效的 JSON 键）并自动重新提示模型。对于模棱两可的答案，设计一个后续提示以澄清或扩展响应，例如，“之前的答案遗漏了 [详细信息]。提供修改后的版本。”在任务关键型应用程序中，为边缘情况添加人工审核。例如，客户支持机器人可以标记置信度低的答案以进行人工批准。将这些步骤与监控（例如，跟踪错误率）相结合，可以创建一个强大的管道，从而最大限度地减少不正确的输出，同时保持可扩展性。