AI大模型生成的图表为什么倾向使用Mermaid格式？

前言

最近因为工作需要，频繁跟AI协作，也就是我负责提问，AI负责回答。不过我发现关于大模型生成的图表格式，大多是一种Mermaid的格式，我就在想AI大模型为啥会倾向使用Mermaid格式，所以我问了下DeepSeek。

DeepSeek的回答

大模型生成内容时倾向于使用Mermaid格式，主要基于以下几个原因：

1. 文本驱动，易于生成

• • Mermaid通过简单的文本语法生成图表，无需依赖图形界面，完美适配大模型的纯文本交互模式。模型只需输出结构化代码，用户即可自行渲染为可视化图表。
• • 例如，生成流程图只需几行代码：

graph TD
  A[需求分析] --> B[设计]
  B --> C[开发]
  C --> D[测试]

预览效果：

图片

2. 结构化表达的天然优势

• • 大模型常需解释复杂逻辑（如算法流程、系统架构），Mermaid能将这些信息压缩为直观图表，提升可读性。
• • 适合场景：技术文档、教学材料、项目规划等需清晰逻辑展示的领域。

3. 平台兼容性强

• • 主流平台支持：GitHub、GitLab、Notion、Obsidian等均原生支持Mermaid，用户可直接粘贴代码生成图表。
• • Markdown友 好：与Markdown无缝集成，避免切换工具或处理图片上传问题。

4. 覆盖多种图表类型

Mermaid支持流程图、序列图、类图、甘特图、状态图等，满足多样化需求：

• • 序列图示例：

sequenceDiagram
  User->>API: 请求数据
  API->>Database: 查询
  Database-->>API: 返回结果
  API-->>User: 响应

预览效果：

图片

5. 降低技术复杂度

• • 避免图片生成问题：直接输出图片需处理格式、存储、分辨率等问题，而Mermaid代码轻量且无额外依赖。
• • 易于纠错：用户可手动调整生成代码，比修改图片更灵活。

6. 社区与生态影响

• • 开发者偏好：Mermaid在技术社区（如开源项目、文档编写）中普及度高，模型训练数据中相关示例较多，自然倾向采用。
• • 持续更新：活跃的社区维护使其功能不断扩展，适配更多场景。

用户潜在需求推测

• • 实际应用：用户可能希望将生成内容直接嵌入文档或协作工具。
• • 学习成本：用户可能想了解如何利用大模型快速生成图表，减少手动绘制的耗时。

总结

Mermaid在易用性、兼容性、表达效率上的优势，使其成为大模型生成结构化内容的理想选择。对于用户而言，掌握Mermaid基础语法能进一步提升与大模型协作的效能，尤其在技术写作或项目管理中。