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RYAN13
V2EX  ›  问与答

在 AI 对话的产品中, LLM 如何输出业务定制的 UI 展示呢?

  •  
  •   RYAN13 · 16 天前 · 1044 次点击
    在 AI 对话过程中,端侧已经可以渲染 MarkDown 格式,想在其中加入一些业务定制的 UI 样式卡片。

    问题:
    1 、LLM 如何输出业务卡片?
    2 、端侧如何渲染?
    9 条回复    2026-01-15 21:25:35 +08:00
    xjzshttps
        1
    xjzshttps  
       16 天前
    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
    taobaibai111
        2
    taobaibai111  
    PRO
       16 天前
    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。
    SuperDaniel313
        3
    SuperDaniel313  
       16 天前 via Android   ❤️ 1
    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
    maolon
        4
    maolon  
       16 天前   ❤️ 1
    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/
    davecat
        5
    davecat  
       15 天前
    @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
    huaweii
        6
    huaweii  
       15 天前 via Android
    @davecat 标配这个是
    RYAN13
        7
    RYAN13  
    OP
       15 天前
    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
        8
    RYAN13  
    OP
       15 天前
    @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
    SuperDaniel313
        9
    SuperDaniel313  
       15 天前 via Android
    @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。
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