Warum ist es schwierig, von LLMs nur rohe, strukturierte Daten zu erhalten?	LLMs neigen dazu, zusätzliche Header, Footer oder Kommentare hinzuzufügen.
Welche Kombination von Techniken wird verwendet, um nur rohe, strukturierte Daten zu generieren?	Stop Sequences und Assistant Message Prefilling.
Was ist der Zweck des "Assistant Message Prefilling" bei der Datenextraktion?	Es zwingt das Modell, die gewünschte Struktur (z.B. ` ```json`) direkt in der Antwort zu beginnen.
Wie verhindert eine "Stop Sequence" unnötige Generierung nach der Struktur?	Sie stoppt die Generierung sofort, sobald ein bestimmter Zeichenfolge (z.B. das schließende Backtick) erkannt wird.
Ist die Technik der Stop Sequences und Prefilling nur für JSON anwendbar?	Nein, sie kann für jede Art von strukturierten Daten (z.B. Python, Listen) verwendet werden.
Was ist das Ziel der Kombination von Prefilling und Stop Sequence?	Nur den gewünschten, rohen Inhalt zu erhalten, ohne zusätzliche Kommentare oder Formatierungen.