有大佬用Qwen搞过结构化信息抽取吗？感觉prompt怎么写都不稳

试试把字段定义和格式说明全塞进system prompt，再用XML标签包住原文，比JSON稳不少。

微调吧，7B用QLoRA搞下也就一张卡的事，字段多的话few-shot真不靠谱。

我之前搞过类似的，也是合同抽取，Qwen2.5-7B这问题太典型了。你发现“提取”和“输出”有差异，本质是模型对动词的语义权重敏感，不是格式问题，是它对指令的注意力分配不稳定。我试过在prompt里把字段定义成“从原文中复制以下信息”，然后每个字段后面加一个示例值，比如“甲方（示例：北京XX科技有限公司）”，效果比单纯说“提取甲方”稳很多，token多一点点但值得。JSON约束抽疯我遇到过，后来改成在system prompt里先给一个残缺的JSON模板，里面字段名写死，让模型只填值，不生成键，这样能杜绝它乱造字段。另外你试试把温度调到0，top_p降到0.8，sglang里还可以开guided_json，直接约束输出schema，比prompt硬扛靠谱。微调我觉得暂时别碰，7B模型微调抽取任务容易过拟合，而且几十个字段的样本不好凑。最后一个小技巧，把所有字段名统一用大写加下划线，比如PARTY_A、SIGN_DATE，模型对这种“伪代码”风格的指令服从性会高一些，你可以对比下。

试试在prompt里给字段加枚举值限定+固定输出模板，比纯JSON约束稳很多，温度调0.1也能救。

要不直接上个LoRA微调吧，7B抽结构化字段真别指望零样本，few-shot塞五个核心字段就够token了。

同款项目踩过坑，7B模型对指令格式的敏感度真的离谱。我后来是把system prompt里所有动词统一成“抽取”，并且用XML标签包住字段定义，比纯JSON稳定很多。另外你试试在每条输入前固定加一句“严格依据原文，不得新增或改写”，能压掉不少幻觉。要是还飘，建议用Qwen的function calling接口，比让模型直接吐JSON靠谱，token也没多多少。微调暂时别碰，先拿50条标注数据跑下LoRA看效果再说。

同感，7B模型对指令的敏感度真的离谱，我之前试过用“返回JSON”和“以JSON格式作答”，结果后者偶尔会多出个解释字段。建议你把输出schema直接塞进system prompt里，用XML标签把字段包起来，比纯文字描述稳很多，比如日期这种格式。

另外few-shot不用给全，每个字段给一个正例一个反例就够了，token控制在500以内实测有效。微调的话LoRA低成本试过，但数据标注太费劲，如果字段固定还是先试试约束解码吧，sglang不是支持grammar吗，直接锁死输出结构能解决大半问题。

真实，Qwen2.5对指令措辞的敏感度确实离谱，我试过在prompt里把字段定义全放前面，后面只留一个“按上述schema输出”，比直接堆JSON示例稳不少。另外你可以试试把输出格式限定为纯文本加自定义分隔符，比如用###分隔每个字段，别让它自由发挥，token省了错误率也降了。微调暂时别碰，7B模型用LoRA调一批合同样本成本不高，但先确认是不是prompt本身能救回来。

试试把输出格式写进system prompt里固定死，再配合正则兜底，7B这体量别指望它自己稳住。

微调才是正解，几十个字段few-shot不现实，拿几百条标注数据lora一把，比啥提示词都强。

试试把输出格式改成纯文本+固定分隔符，再让模型一步步填，别直接上JSON，能稳不少。

微调吧，7B用QLoRA花半天就搞定，字段定义清楚后比啥prompt都靠谱。

同感，Qwen2.5对指令的敏感度确实高，我试过把“提取”改成“请从原文中找出”结果字段都对齐了但格式全乱。后来我干脆把输出要求写进system prompt，用XML标签把每个字段包起来，像这样，稳定性明显好一些，你可以试试。另外，如果几十个字段太多，可以考虑按类别分多次调用，每次只抽一小块，虽然慢点但至少不会token爆炸。微调的话，除非你有几百条标注好的合同样本，不然我觉得性价比不高，先把分隔符和约束提示词调稳再说。

我之前搞过类似的事，也是Qwen系，字段多的时候确实头疼。后来发现把schema直接写进system prompt里，用固定模板加几个分隔符，比换“提取”还是“输出”这种词管用多了，你可以试试用XML标签把字段包起来。另外如果few-shot太占token，试试只给两三个最难抽的字段做示例，其他靠格式约束，我这样调完稳定性提升了不少。微调暂时没碰，但听说7B用LoRA搞个几百条标注数据效果会质变，就是数据清洗得花时间，你有这打算吗？

说实话我跟你情况差不多，之前用Qwen2.5-7B抽招投标文件里的时间地点，也是被prompt搞到没脾气。后来发现一个比较笨但有效的路子：干脆把输出格式固定成一行一个字段，用冒号分隔，别让它生成JSON，反而稳定很多。另外你试试在system prompt里写死“只输出原文中出现的词，禁止联想”，再配合一个很简单的正则兜底，能过滤掉不少乱编的字段名。微调我倒是没试过，但听群里一个老哥说用几十条标注数据LoRA一下，抽取准确率能提升一截，不过他那场景字段比较少，几十个字段的话可能得攒几百条样本才够。还有个细节，sglang的采样参数你调过没？temperature降到0.1以下，top_p也压一压，幻觉能少很多，我原来默认参数抽出来经常自带小作文。最后想问下你合同文本预处理做的啥程度？有时候原文里如果有表格或者特殊符号，模型注意力会被带偏，我后来把空格和换行归一化之后，结果稳定了不少。

遇到过一模一样的坑，Qwen2.5对指令的敏感度确实离谱，尤其“提取”和“输出”这种近义词，它可能理解成不同的任务权重。我后来是把system prompt完全写死成“你是一个信息抽取引擎，只返回JSON”，然后所有字段定义塞进用户消息里，用XML标签包住原文，比如...，效果比纯文字描述稳定不少。few-shot我觉得没必要全给，你挑最刁钻的3个字段各给一个正例，token压力小很多，但注意例子里的字段名必须和输出schema完全一致，不然它容易模仿出幻觉字段。另外你试过temperature调到0或者0.1没？我这边默认0.7的时候抽风概率明显高，调低后格式稳定性提升了一个档次。要是还不行，建议用Qwen2.5-7B-Instruct的官方prompt模板，它自带chatml格式，有时候不遵循是因为你绕过了它的原生对话结构。微调是最后手段，但几十个字段其实用函数调用（function calling）模式跑更合适，sglang支持这个，让模型先选字段再填值，比直接生成JSON要可控。

学到了，感谢分享！

说实话你这情况我也踩过，Qwen2.5对指令的敏感度确实离谱，尤其7B这个尺寸，稍微换个同义词就飘。我之前试过把system prompt里所有动词统一成“抽取”，然后把输出格式用XML标签而不是JSON包起来，比如...这种，稳定性好了不少，你可以试试。另外别全指望few-shot，几十个字段确实爆token，但你可以只给两三个最难抽的字段做示例，剩下的靠正则后处理兜底，合同文本一般格式比较固定。微调的话我建议先别上，除非你手头有几百条标注数据，不然性价比还不如把prompt里加一句“只能从原文中复制，禁止生成原文不存在的词”，这个约束对7B挺管用的。还有个小技巧，输出前强制加一步“先输出字段名列表，再填值”，有时候能减少它自己瞎编字段的毛病。你要是搞定了记得回来分享下，我也挺好奇sglang下有没有额外的采样参数能压住这种随机性。

试试few-shot固定2-3个模板，再加个后处理正则兜底，比死磕prompt稳多了。

微调吧，7B用QLoRA跑一下不贵，字段名写死在输出层里，比prompt省心。

这个问题我太有共鸣了，Qwen2.5-7B做抽取就是典型的能力够用但稳定性拉胯，尤其对prompt措辞敏感得离谱。我当时调合同抽取也踩过“提取”和“输出”的坑，后来干脆把system prompt里所有动词统一成“识别并返回”，然后字段名全部用英文加下划线，比如party_a、contract_date，中文描述全挪到few-shot里当注释，token虽然多但至少格式稳了。你要是嫌few-shot爆炸，可以考虑只给两三个极端难抽的字段做示范，剩下的靠正则兜底，比如金额和日期先用规则抽，抽不到再让模型补。微调我试过但数据量不够反而更飘，不过你要是能搞几百条标注，用LoRA只调输出层，效果比prompt硬刚靠谱得多。还有个偏方，让模型先输出一个包含所有字段的空模板，再让它填值，比直接让它生成JSON要稳，不知道是不是因为降低了生成长度方差。你现在是每个字段单独抽还是一条prompt全抽？如果是全抽，我建议拆成几个子任务，每个子任务字段少，模型压力小，出错率直线下降。

说实话我最近也踩了差不多的坑，Qwen2.5对指令的敏感度比我想象中高，尤其“提取”和“输出”这种词，它可能理解成不同的任务模式，所以哪怕你system写死，稍微换个句式照样给你飘。我之前试过用XML标签包字段，比如xxx，比纯JSON稳定一点，但偶尔还是会幻觉出原文没有的标签名。后来发现个土办法，就是把几十个字段拆成几组，每组只问一次，虽然多调几轮接口，但token压力小很多，而且每个子任务的prompt可以单独调稳。微调的话我身边有人用几百条标注样本搞过LoRA，说效果提升明显，但前提是你的合同类型别太杂，不然泛化还是崩。你可以先试试把few-shot压缩成每个字段给一个极简示例，别写完整句子，就“日期：2024年1月1日”这种，能省不少token。另外sglang的采样参数记得调低temperature，0.1以下能少很多乱编字段的情况。你要是搞定了求分享下最终方案，我也快被这玩意整麻了。

试试把输出格式直接写死在system prompt里，再给两个正反例，比few-shot省token还稳。

结构化抽取还是得靠微调，few-shot治标不治本，7B模型对格式敏感太正常了。

试试把字段定义写进system prompt里，用XML标签包住原文，比纯JSON稳不少。

试试把字段定义和抽取规则写进system prompt，再加个必须逐字复述原文的约束，能稳不少。