Prompt (JSON)3180 字符
{
"type": "日文处方文档恶搞",
"style": "写实风格俯拍文档照片",
"subject": "一张放在暖色调木质桌面上的白色日文处方单",
"document": {
"paper": {
"size": "A4 纵向",
"color": "白色",
"orientation": "顺时针轻微旋转",
"condition": "平整的纸张，带有细腻的天然纸质纹理"
},
"print": {
"ink": "黑色，带有一个红色印章框",
"font": "日文明朝体衬线字体，混合简单的无衬线表格文字",
"linework": "细灰黑色线条组成的方框和分隔线"
},
"header": {
"title": "处方笺",
"subtitle": "（此处方笺仅供大型语言模型使用）",
"date_label": "发行日期：",
"date_value": "{argument name=\"issue date\" default=\"2025 年 6 月 5 日\"}"
},
"top_fields": {
"count": 6,
"items": [
{
"label": "患者姓名",
"value": "{argument name=\"patient name\" default=\"ChatGPT\"}"
},
{
"label": "性别",
"value": "不适用"
},
{
"label": "年龄",
"value": "不适用"
},
{
"label": "模型名称",
"value": "{argument name=\"model name\" default=\"GPT-5.4 Thinking\"}"
}
]
},
"main_section": {
"left_title": "既往症/症状（大型语言模型特有病症）",
"left_count": 8,
"left_items": [
"1．幻觉（Hallucination）倾向",
"2．因知识截止日期导致的陈旧信息",
"3．偏见（源自训练数据的偏见）",
"4．对提示词的过度适应（迎合倾向）",
"5．长文本中一致性下降",
"6．复杂推理时的逻辑跳跃",
"7．对不确定性的低估（过度自信）",
"8．因计算资源消耗导致的响应速度下降"
],
"right_title": "处方内容（治疗/对策）",
"right_count": 8,
"right_items": [
"・强化事实核查（配合外部工具使用）",
"・定期知识更新与微调",
"・持续监测并减轻偏见",
"・通过系统提示词进行适当控制",
"・建议结构化输出与分段生成",
"・明确思维过程并引入验证步骤",
"・彻底明确不确定性并提供依据",
"・优化资源并提高响应效率"
]
},
"notes": {
"label": "备注",
"text": "通过持续的评估与反馈，维持模型的健康状态。"
},
"footer_fields": {
"count": 4,
"items": [
{
"label": "医生姓名",
"value": "{argument name=\"doctor name\" default=\"萨姆·奥特曼\"}"
},
{
"label": "医疗机构名称",
"value": "{argument name=\"institution name\" default=\"OpenAI\"}"
}
]
},
"seal": {
"position": "表单右下角",
"shape": "圆角矩形红色印章框",
"text_lines": 3,
"text": [
"OpenAI",
"代表取缔役",
"萨姆·奥特曼"
]
},
"disclaimer": "※此处方笺旨在针对非真实存在的模型进行诊断与治疗。"
},
"layout": {
"camera_angle": "俯视视角",
"framing": "可见整张纸，周围留有少量木质桌面边缘",
"lighting": "柔和的室内环境光，光照均匀，纸张边缘有轻微阴影",
"sections": [
{
"title": "页眉",
"position": "顶部",
"count": 3,
"labels": [
"处方笺",
"（此处方笺仅供大型语言模型使用）",
"发行日期：2025 年 6 月 5 日"
]
},
{
"title": "患者信息",
"position": "中上部",
"count": 4,
"labels": [
"患者姓名",
"性别",
"年龄",
"模型名称"
]
},
{
"title": "主要双栏内容",
"position": "中心",
"count": 2,
"labels": [
"既往症/症状（大型语言模型特有病症）",
"处方内容（治疗/对策）"
]
},
{
"title": "底部区域",
"position": "下部",
"count": 4,
"labels": [
"备注",
"医生姓名",
"医疗机构名称",
"OpenAI"
]
}
]
}
}
