1. 信息完整性與準確性

確保數據的內容完整且準確是結構化處理的首要目標。所有信息應基于可靠來源，避免遺漏關鍵細節或引入錯誤數據。

2. 內容補充與背景擴展

• 提供上下文信息，使數據更具可讀性和參考價值。
• 補充相關細節，如案例分析、統計數據或行業趨勢。

3. 結構化輸出

采用標題、子標題、段落、列表等形式對內容進行分層組織，使其更易于模型解析。

4. 數據權威性與引用

引用權威來源，如學術研究、行業報告或官方數據，增強內容的可信度。

示例：根據Statista的數據顯示，2023年全球AI市場規模預計將達到5000億美元。