有大佬用Qwen搞过结构化信息抽取吗？感觉prompt怎么写都不稳

同感，Qwen对指令的敏感度真的离谱，我之前做法律文书抽取也踩过这坑。后来试了下把schema直接塞进system prompt，用XML标签包住字段定义，比纯JSON稳不少。还有个小技巧，让模型先输出“未找到”而不是硬编空值，能减少乱造字段的情况。微调的话LoRA搞个几百条标注数据就够了，7B调起来成本也不高，比天天跟prompt搏斗省心。

同款项目路过，Qwen2.5-7B做抽取确实有这个毛病，我后来把输出格式改成纯文本用特殊符号分隔，比如用###隔开字段，比JSON稳很多。另外system prompt里别写“提取”这种词，直接给个模板让模型填空，token占用也少。微调暂时别碰，先试试把字段定义和原文片段拼在一起输入，让它先找再抄，效果能好不少。

试试把字段定义写进system prompt里用XML标签包起来，比JSON稳很多，Qwen对结构化的XML理解更准。

微调才是正解，7B底座prompt再调也就那样，拿几百条标注数据LoRA一下，比啥花活都管用。

这问题我太懂了，之前搞财报抽取的时候也被Qwen整得想砸键盘。你试试把system prompt里所有动词统一成“识别”，然后字段名全部用英文小写加下划线，比如party_a、sign_date，中文别名全塞进few-shot里，这样能压住一部分幻觉。另外别用JSON约束，直接让它输出“字段：值”的纯文本行，解析起来反而稳，JSON那套对7B来说格式负担太重了。要是字段真的几十个，我建议你分两步走，先用一个宽松prompt抽大类，比如先抽“主体信息”、“金额条款”，再用第二个prompt细拆，每个子任务字段控制在十个以内，token和准确率都能兼顾。微调的话，如果你手头有几百条标注数据，用LoRA跑一下效果立竿见影，比调prompt省心多了，但没数据的话还是先试试分隔符方案吧。

之前做类似任务的时候也踩过这坑，后来发现把schema定义成自然语言描述塞进system prompt里，比单纯列字段名稳很多，比如“甲方指合同签署第一方的公司全称”这种。还有个小技巧，用特殊符号把字段包起来比如【日期】这样，模型输出就老实不少。你要是字段实在太多，不如试试先让他抽取粗粒度，再分轮细化，比一次性压几十个字段靠谱。顺便问下你用的温度是0吗，这玩意儿影响也挺大的。

这题我太有感触了，Qwen2.5-7B做抽取确实跟玄学似的，我试过把system prompt里“提取”改成“抽取”结果整个字段顺序都变了。后来我干脆放弃在prompt里要求JSON格式，改成让它输出纯文本用特殊符号分隔，比如“日期||金额||甲方”，再自己用正则切，稳定了不少。但最治本的还是微调，我用几百条合同样本lora了一版，字段名写死在prompt里也不飘了，就是前期准备数据麻烦点。你那个几十个字段的，如果不想全量few-shot，试试把字段定义拆成两个prompt，一个抽基础信息，一个抽复杂条款，分两次调用，token能省一半。另外有个坑是sglang的采样参数，温度调到0.1以下，top_p拉高，能减少不少随机性。

说实话Qwen2.5-7B做抽取我试过，确实对措辞敏感得离谱，后来发现把输出格式直接写死在system prompt里，比如“严格返回JSON，键名只能是这些”，比在user里反复强调管用得多。另外你试试在末尾加一句“不要添加原文未出现的字段”，能压掉一部分幻觉，但偶尔还是会抽风。几十个字段的话few-shot确实不现实，我最后是靠写个后处理脚本硬校验键名和类型，不合规就重试一次，比纯prompt稳。微调我没碰过，感觉成本太高，但你要是实在被逼急了，可以先用LoRA小规模试下，说不定比调prompt省心。

说实话你这情况我也踩过坑，qwen2.5-7b对指令格式的敏感度确实比想象中高，尤其是中文里“提取”和“输出”这种近义词，它理解成完全不同的任务粒度了。我后来是把system prompt里所有动词统一成“抽取”，并且明确标注“只返回JSON对象，禁止解释”，同时把字段名用双引号包死在prompt里，像模板一样固定下来，效果稳定不少。但你说几十个字段写全token爆炸，这个我懂，所以建议你试试把字段定义拆到用户消息里，system只放角色和格式约束，这样模型对“该抽什么”的注意力会更集中。另外你要是实在不想微调，可以试试用约束解码，sglang不是支持json schema吗？直接把schema传给后端，让采样器强制按结构生成，比你在prompt里喊破嗓子都管用。不过说实话，7b做这种多字段抽取的上限就在那，要是字段间有复杂依赖关系，比如甲乙方和金额的对应，还是得考虑上qwen2.5-14b或者微调，哪怕用lora只调几百条合同数据，都比你在prompt上死磕性价比高。

试试把输出格式直接写死在system prompt里，然后温度调到0.1，能稳不少。字段名别让模型自己发挥，给个固定模板让它填空。

同款受害者，我之前做财报抽取的时候也被这玩意儿折磨得够呛。Qwen2.5对指令的措辞敏感度确实离谱，后来我干脆把system prompt写成固定模板，字段定义全部用“原文中出现的词”来约束，比如“金额必须是数字和‘元’结尾”，比单说“提取金额”稳很多。分隔符我试过用XML标签包住待抽取文本，效果比单纯换行好，但偶尔还是会编字段名，尤其是遇到那种长合同，模型注意力一散就开始自由发挥。你提到few-shot token爆炸，其实可以试试只给两三个最容易翻车的字段做示例，其他靠规则过滤，比如用正则把日期和金额先捞出来，再让模型去填，这样就算它抽疯，你也能事后校验。微调我还没走到那步，但听群里人说LoRA在7B上做字段抽取挺有效，就是得准备干净标注数据，成本也不低。你那个“输出”和“提取”的差异，我猜是模型对动词的语义权重分配不一样，干脆在prompt里同时写“请识别并输出以下字段”，然后字段名全用大写加下划线，能稍微压制一点幻觉。另外你试试temperature降到0.2以下，top_p调0.9，我这边乱编字段的几率明显小了些。

同感，Qwen对指令措辞太敏感了，我之前抽物流单号也是“提取”和“获取”结果能差出好几个版本。后来发现把字段定义直接塞进system prompt里，用竖线分隔符标出边界，比在user里反复强调要稳一些。另外你试试把输出格式定义成带序号和括号的伪代码，别用纯JSON，7B对这类结构的遵从度反而高一点。微调的话，如果字段数量固定且语料够，LoRA几十条数据就能见效，但要是字段经常变那确实不值当。

说实话Qwen2.5-7B对指令格式的敏感度确实很高，我试过用正则把输出结果硬约束成字典，再配合一段固定的XML标签模板写进system prompt，稳定性比纯自然语言描述好不少。但字段一多还是会飘，尤其是嵌套结构，后来干脆把抽取拆成两步：先用简单prompt把原文相关句子捞出来，再让模型只针对这些片段填字段，token压力和乱编字段的情况都缓解了。你那个场景如果合同格式相对固定，其实可以试试用Pydantic定义输出schema，然后让prompt里直接引用这个schema的描述，别再让模型自己猜字段含义了。微调的话除非你有几百条带标注的真实合同，否则收益可能不如把精力花在构造更死的模板上。

同感，Qwen2.5-7B做抽取是真的敏感，我试过把“提取”换成“抽取”结果都能变，后来发现其实不是prompt的问题，是模型对指令的优先级理解不稳定。你试试在system prompt里把任务定义成“从给定文本中复制原文片段”，强调不要改写，字段名全部用英文小写加下划线，比如due_date这种，中文标签很容易让它自己发挥。另外JSON约束别放在最后，我放在开头效果会好一点，而且一定得写“只输出JSON，不要任何解释”，不然它偶尔会给你来段废话。几十个字段few-shot确实不现实，我后来是每个字段单独抽一次，用不同的prompt模板循环调用，虽然慢但比一次性全抽稳得多，代价是token翻倍。微调的话我朋友试过，用几百条标注数据LoRA了一下，效果提升明显，但如果你项目周期紧，建议先试试把合同文本按段落切分，让它只抽当前段落里的字段，上下文短了幻觉会少很多。还有个歪招，就是故意在prompt里加一句“如果字段不存在，返回null”，能逼它少编造。

同款项目踩过坑，Qwen2.5对指令格式的敏感度确实离谱。后来发现把system prompt里的动词统一成“抽取”，字段名全部用英文小写加引号，比如“date:”，“amount:”，输出稳定性好了不少。另外你要是用sglang，可以试试把约束条件写进grammar里，比纯靠prompt管用。几十个字段few-shot确实不现实，我当时是挑了几个最刁钻的case做few-shot，其余靠规则后处理兜底，能省不少token。微调就算了，成本太高，先把prompt和grammar调明白再说。

试试把输出格式直接写成带占位符的模板，比JSON约束稳得多，字段名写死在里面别让模型自由发挥。

微调是终极方案，但先检查是不是温度设太高了，降到0.1能解决一大半抽风问题。

试试在prompt里固定用“字段名:类型”的列表格式，比纯自然语言稳很多，7B吃这套。

结构化输出别靠prompt硬刚，用grammar约束解码或者微调LoRA，效果立竿见影。

试试few-shot只给3个典型例子+强制json schema，能稳不少，字段名全写死在schema里别靠prompt猜。

实不相瞒，我之前用Qwen做抽取也踩过这坑，后来发现把system prompt里所有动词统一成“抽取”，并且明确标注“禁止推断原文未出现的词”，稳定性好了不少。另外你试试在prompt末尾加个“严格遵循以上字段顺序”的固定尾巴，比JSON约束好使。微调的话，如果字段真那么多，其实可以考虑只微调7B的LoRA，几十条数据就能见效，比死磕prompt省心多了。

同款7B受害者，sglang下温度设0比prompt调参管用，你可以先试试锁死采样参数。之前我搞履历抽取也这样，后来直接在system prompt里把字段定义成JSON Schema，配合正则兜底，比纯靠模型自觉靠谱得多。微调别急着上，先用Pydantic那套思路做输出校验，不合规就重试一次，能救回不少烂结果。

这问题太真实了，qwen对指令措辞的敏感度确实离谱。我试过把输出格式定义成xml标签包裹，比json稳一点，字段名用中文和英文效果也不一样。你试试把所有字段名在prompt里用占位符明确列出来，比如用这种，然后强制要求它只能输出这些标签。另外温度调低到0.1能减少不少抽风，但偶尔还是会编字段，建议加个后处理校验，匹配不到原文关键词就重试一次。微调暂时别碰，成本太高，先用规则兜底吧。