如何使用 OpenAI 模型生成结构化数据（例如，表格）？

要使用 OpenAI 模型生成表格等结构化数据，可以利用提示工程明确定义所需的格式和结构。首先，精心设计一个详细的提示，指定列、数据类型和任何约束。例如，如果您想要一个产品表格，您的提示可以写：“生成一个包含 3 行的表格，包括 ‘产品名称’（字符串）、‘价格’（美元）和 ‘类别’（以下之一：电子产品、服装、家居）列。使用 Markdown 语法格式化表格。” 模型将返回如下响应：

这种方法之所以有效，是因为模型遵循明确的格式指示。对于更复杂的结构，可以在提示中提供示例（少样本学习）。例如，包含一行样本来展示所需的样式。模型解析上下文的能力确保它能够一致地复制模式。

如果初始输出不符合您的要求，可以通过添加分隔符或更严格的规则来优化提示。例如，使用竖线字符 (|) 和表头来强制对齐。您也可以在提示中指定请求 CSV 或 JSON 格式的输出。然而，模型偶尔可能会忽略表头或数据对齐不齐，因此通常需要进行后处理。Python 的 csv 模块或 pandas 等工具可以将文本解析成结构化格式。对于编程使用，可以将 API 调用与解析器结合起来，将原始文本转换为 DataFrame 或字典。

验证对于确保数据一致性至关重要。检查是否存在缺失值、不正确的数据类型或违反约束（例如，“类别”不在允许列表中）。使用正则表达式或像 Pydantic 这样的模式验证库来自动化检查。如果错误仍然存在，调整提示以包含验证规则，例如：“确保所有价格以美元表示，且类别有效。” 对于大型数据集，分批生成数据并对失败的行实施重试逻辑。测试多个提示并根据输出质量进行迭代将有助于获得可靠的结果。