为什么AI擅长HTML却搞砸JSON?我们用一个“复古”技术解决了它
最近,我们团队在调查开发AI辅助功能,需要模型生成内部配置(JSON元数据)时,我们遇到了一个令人困惑的悖论:市面上的AI模型可以轻松生成结构完整、样式美观的HTML页面,但当我们需要它生成工具所需的JSON配置时,结果却惨不忍睹。这直接影响了AI辅助开发功能的可靠性。
最近,我们团队在调查开发AI辅助功能,需要模型生成内部配置(JSON元数据)时,我们遇到了一个令人困惑的悖论:市面上的AI模型可以轻松生成结构完整、样式美观的HTML页面,但当我们需要它生成工具所需的JSON配置时,结果却惨不忍睹。这直接影响了AI辅助开发功能的可靠性。
问题的发现:从“完美”到“破碎”的对比
我们对AI生成HTML的能力印象深刻。只需简单的提示,AI就能生成结构完整、可用的页面代码:
<div class="container">
<header>
<h1>欢迎使用活字格低代码开发平台</h1>
</header>
<main>
<p>这是一个由AI生成的示例页面</p>
</main></div>
但当目标转向生成内部使用的JSON配置时,情况急转直下:
'''json{
"components": [
{
"type": "container",
"children": [
/* ... 更多内容 ... */
]
}
// 致命错误:缺少闭合的括号、多余的逗号或引号缺失
类似的结构错误层出不穷,导致JSON解析器立即报错,功能彻底中断。
深入分析:为什么AI对HTML和JSON区别对待?
1.容错性的根本差异:警察与保姆
HTML:宽容的保姆
- 浏览器是天然的“错误修复器”。缺失闭合标签?属性未加引号?浏览器会尽力修复并正常渲染。
- 结果导向: 只要页面看起来正常,微小的语法错误可以被忽略。
JSON:严格的警察
- JSON解析器是“零容忍的语法警察”。
- 一个多余的逗号、缺失的双引号都会导致解析失败。
- 非黑即白: 要么完全正确,要么彻底失败。
2.AI工作方式的局限性:概率而非精确
大型语言模型本质上是基于概率的文本生成器,而不是精确的代码编译器:
- HTML生成: 即使中间有错误,模型可以靠上下文“蒙”对下一个标签,最终结果可能仍然可用。
- JSON生成: 必须从第一个
{到最后一个}完美无缺。AI生成中的微小错误都会在解析时被放大。
3.训练数据的偏好与结构“锚点”
AI在训练过程中接触了大量的HTML代码,这些代码拥有清晰、稳定的结构。更关键的是,XML和HTML都有强制性的闭合标签(如<tag>必须对应</tag>),为AI提供了明确的结构“锚点”,帮助模型维持层级完整性。JSON缺乏这种自检机制。
突破性发现:被遗忘的“老兵”——XML的意外复兴
在尝试了各种复杂的JSON校正方案后,我们想到了一个看似“复古”的解决方案:让AI生成XML而不是JSON。
结果令人惊喜:AI生成的XML结构正确率大幅提升!
<page>
<container>
<header>欢迎使用活字格低代码开发平台</header>
<main>这是一个由AI生成的示例页面</main>
</container></page>
为什么XML效果更好?
- 与HTML的高度相似性: XML和HTML共享相同的标签语法,AI对这种模式的掌握程度远超JSON。
- 明确的“锚点”机制: 每个
<tag>都有对应的</tag>,为AI提供了清晰、不可或缺的闭合锚点,极大地帮助模型维持结构完整性。 - 线性生成更符合AI思维: AI可以自然地按顺序处理:开标签 → 内容 → 闭标签。这是一种更“自然”的文本生成流程。
我们的“XML中转策略”
有没有和HTML类似,也可以JSON能力类似的技术?答案就是我们的老朋友XML。于是我们构建了一个简单的流程,将AI擅长生成的结构(XML)转化为我们需要的配置结构(JSON)。
第一步:让AI生成XML
我们要求AI根据用户需求生成目标配置的XML表示
第二步:内部轻量级转换
我们让产品支持导入XML,然后在产品内部将自己的标准功能导出为目标JSON格式。我们不依赖AI来处理JSON的严格语法,而是依赖内部工具来进行格式转换。
第三步:验证和优化
- XML解析器本身能快速自动检测结构错误,帮助定位问题。
- 在转换过程中进行严格的数据验证。
性能与效果:数据不会说谎
在我们进行的测试中,XML中转策略带来了质的飞跃:
| 指标 | 直接生成JSON | 通过XML中转 |
|---|---|---|
| 结构正确率 | 65-75% | 92-98% |
| 错误定位难度 | 困难 | 容易 |
| 可靠性 | 低 | 极高 |
结论与启示
通过引入XML作为AI生成的中间格式,我们成功解决了JSON生成不可靠的顽疾。
这个案例告诉我们:技术选型不应盲目追求新潮,而应选择最适合AI“心智模型”的工具。 XML虽然在现代编程中不再时髦,但在“与AI协作生成结构化数据”这一特定场景下,它展现了比JSON更高的可靠性。
实践证明:在AI生成内部配置的场景中,XML确实比JSON更加可靠。 这一“复古”的解决方案为所有面临AI结构化数据生成挑战的开发者提供了新的思路。
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