某企業導入大型語言模型（LLM）分析內部報表，使用者經常提供 Excel 匯出的表格資料（如銷售數據與統計表）。測試時發現，模型對原始表格解析效果不穩定。為提升模型理解與回應品質，下列哪一種上下文工程（Context Engineering）作法較為適當？
iPAS 考題解析
某企業導入大型語言模型（LLM）分析內部報表，使用者經常提供 Excel 匯出的表格資料（如銷售數據與統計表）。測試時發現，模型對原始表格解析效果不穩定。為提升模型理解與回應品質，下列哪一種上下文工程（Context Engineering）作法較為適當？
- A. 將表格內容轉換為結構化 JSON 或 Markdown table ✓ 正確答案
- B. 在維持原始表格呈現方式下，補充欄位與數據說明
- C. 將表格資料隨機切割後分段輸入
- D. 直接提供原始表格內容以保留完整資訊
詳細解析
將表格轉換為結構化格式（如 JSON 或 Markdown table）能讓 LLM 更有效地解析資料結構與欄位關係，是提升模型理解表格資料的有效上下文工程作法。
出題年份：115 難度：★★☆