有大佬用Qwen搞过结构化信息抽取吗？感觉prompt怎么写都不稳

说实话我也被这玩意儿折磨过一阵，后来发现直接让模型输出纯文本+自定义分隔符比强上JSON稳得多，比如用“字段名||值”这种，再加个“只输出原文有的内容”的system约束。few-shot确实不能给全，我一般就挑两个最难的字段各给一个例子，剩下的靠格式约束硬扛。另外你试试把温度调到0.1以下，有时候飘就是采样随机性闹的。微调暂时别碰，7B基座搞抽取用LoRA也得攒不少标注，性价比不高。

试试把字段定义写进system prompt里用XML标签包起来，比JSON稳很多，7B对格式敏感但语义理解还行。

微调吧，7B用sglang跑few-shot确实容易飘，我试过把字段名写进schema约束能稳一点。

说实话你这个情况太典型了，Qwen2.5-7B在抽取任务上对指令的敏感度确实高得离谱，我拿它做法律文书抽取也踩过一模一样的坑。后来我试了一圈，发现与其跟prompt较劲，不如把输出格式彻底锁死——比如在system prompt里直接给一个残缺的JSON模板，只留字段名和空值，让它“填空”而不是“生成”，稳定性会好很多。但你这几十个字段全塞进去token肯定爆炸，所以更建议按字段类型分组抽，比如先抽日期金额这类定长数字，再单独跑一轮抽甲乙双方，每轮只给5-6个字段的模板。至于微调，除非你有几百条带标注的真实合同，否则7B模型学不到什么泛化能力，反而容易过拟合到你的样例格式上。另外你提到它偶尔编造原文里没有的字段名，这个多半是模型在补全它训练时见过的合同模板，可以试试在prompt末尾强调“只能使用给定字段列表，禁止新增”，然后配合采样参数把temperature调到0.1以下。还有个土办法，反正你用了sglang，可以在后端做个输出校验，如果返回的JSON里出现了不在白名单里的key，就直接强制重采样一次，虽然不能根治但能拦住大部分抽风。最后想说，如果项目周期紧，别在纯prompt上死磕，用规则预处理把明显结构化的段落切出来，再让模型只抽那几行，效果可能反而比让它读全文强。

同款项目路过，合同抽取这块Qwen2.5-7B确实容易在措辞上翻车，我试过把“提取”改成“识别”结果日期格式都变了。后来发现一个笨办法，就是system prompt里用极简的伪代码描述任务，比如“输入文本，返回字段列表，值必须原文子串”，比纯自然语言稳定很多。JSON约束那个我一开始也踩坑，后来不用response_format，改成在prompt里给一个残缺的JSON模板，比如“甲方：，乙方：，金额：”，让它只填空，反而很少乱造字段。不过你这几十个字段确实难搞，few-shot放不下的话，可以试试把字段定义拆成两轮，第一轮先让它判断哪些字段存在，第二轮再抽具体值，能省不少token。微调我还没敢碰，但看社区里有人用几百条标注数据把7B调完，说准确率能上95%，你要是项目周期长，这条路可能比死磕prompt值。还有个偏方，对金额和日期这种格式敏感的，可以单独写个正则兜底，模型输出后强行校验一遍，不符合就重抽，虽然丑但能救命。

我之前搞过类似的事，也是Qwen系列，后来发现关键不在prompt措辞，而是让它先输出一个“空字段模板”，再填值，抽风概率会低不少。另外你试过把输出格式定义成XML而不是JSON吗？对7B来说XML的括号约束反而更稳定。微调的话，如果你能攒几百条真实合同样本，lora跑一下效果会质变，但要是字段总变，那还是写死模板加正则兜底更省心。

这问题太真实了，Qwen对指令的措辞敏感度确实高，我试过用XML标签把字段包起来，比纯JSON稳一点，但偶尔还是会编值。你可以试试把system prompt里所有字段定义成“如果原文没有就返回null”，再给一个极简的固定模板样例，别写完整JSON结构。另外别用“提取”这种动词，换成“从原文中复制对应内容”，效果会好不少。真要几十个字段还想稳定，7B不微调基本到头了，我后来换了Qwen2.5-14B，幻觉少很多，但速度又下来了，看你能不能忍。

我上个月刚踩过一模一样的坑，Qwen2.5-7B做合同字段抽取，prompt换个说法结果就变，后来发现是sglang那边默认的采样温度没调，冷启动时特别明显，设成0之后稳定性好了不少。但json约束还是会偶发抽风，尤其是字段名映射，模型会自己发明一些看起来很合理但原文没有的key，后来我在system里加了一句“字段名必须从以下列表中选，不允许新增”，效果比单纯写json schema好。few-shot确实token爆炸，我试过只给两个最难的字段做示例，其他字段靠描述约束，勉强能跑。另外强烈建议上outlines或者xgrammar这种结构化解码，比纯prompt约束靠谱太多，sglang本身也支持。如果字段量真的几十个，微调可能反而是省心的路，LoRA训个几百条就比prompt调半天强。

用sglang的话可以试试outlines或者xgrammar做约束解码，比在prompt里写JSON schema靠谱多了，字段名直接从语法层面锁死。Qwen2.5本身对tool call格式的遵循还行，你可以把抽取任务包装成function calling，schema里把字段和类型都定死，比纯文本prompt稳不少。few-shot不用全字段都写，挑三五个典型难例放进去就够，token压力没那么大。实在要微调的话LoRA几百条标注数据就能见效，但优先试试约束解码这条路线。

Qwen2.5-7B做抽取确实会有这个问题，我之前拿它抽简历信息也是，prompt里换个动词结果就变了，后来发现跟模型对指令的敏感度有关。你可以试试把字段定义写得更死一点，比如直接在prompt里给每个字段一个明确的类型和示例值，而不是只说“提取日期”这种模糊描述。另外sglang那边可以开一下grammar约束或者用outlines那种结构化解码，比单纯在prompt里写JSON schema管用得多，基本能压住乱返回字段名的情况。few-shot不一定要全字段都写，挑两三个最容易飘的字段做示例就够了，token不会炸。还有个小技巧是用特殊分隔符把原文和指令隔开，比如用三引号或者XML标签包住合同文本，模型对边界感知会清晰很多。微调的话除非你字段特别固定且量大，不然lora训一轮的成本还不如先把解码约束做好。

结构化抽取这块Qwen2.5确实有这毛病，换个动词结果就变，本质还是它对指令的敏感度太高了。我之前做类似的项目，发现最有效的办法是把抽取任务拆成多个单字段的调用，虽然慢一点但稳定性提升很明显，每个prompt只问一个字段，别想着一次全抽出来。格式约束的话，sglang那边可以试试用outlines或者xgrammar做guided decoding，直接用正则或JSON schema卡死输出空间，比在prompt里写“请返回JSON”靠谱得多，基本不会出现幻觉字段名的问题。few-shot确实费token，但你可以只给两三个最难的字段做示例，其他简单的靠schema约束就够了。另外字段名建议用英文或者拼音，中文key有时候会触发一些奇怪的tokenize行为。微调的话除非你有几千条标注数据，否则LoRA效果也就那样，不如先把解码策略调好。还有个偏方是在system里明确写“如果原文中没有该字段，返回null”，这句能砍掉不少瞎编的情况。

Qwen2.5-7B做抽取确实容易飘，我试过用sglang加outlines做约束解码，比纯prompt稳不少，字段名至少不会瞎编了。另外可以试试把schema用代码里的枚举写死，让它只能填固定字段，别让模型自己发挥命名。few-shot不用全字段都写，挑几个边界case就够了，token其实还好。

我之前也踩过这个坑，Qwen2.5-7B做抽取确实对prompt措辞很敏感，尤其你这种字段多的场景，稍微改个动词分布就变了。后来我的做法是把system prompt写死成一个固定模板，字段列表和输出schema全部用代码拼进去，不靠自然语言描述，而是用类似“字段名: 类型”这种结构化列表，模型反而稳很多。另外可以在prompt里加一个空JSON骨架让它填空，比纯文字约束靠谱。sglang那边我记得支持regex约束解码，你可以试试用grammar或者json schema把输出空间卡死，字段名不在原文这种问题基本能压下去。few-shot确实token炸，但可以只放一两个最难抽的字段示例，不用全放。微调的话LoRA成本不算高，如果字段固定、量又大，其实比天天调prompt划算。

用outlines或者lm-format-enforcer把JSON schema锁死，比写prompt管用多了。

Qwen2.5-7B做抽取确实有这毛病，换词就飘基本是模型对指令敏感度太高了。我后来是用 outlines 或者 sglang 自带的 regex 约束解码，把字段名和类型写死在语法里，比在 prompt 里喊 JSON 管用很多。字段多的话可以拆成多个小任务分别抽，一次让模型盯三五个字段，稳定性会好不少。真不行就上LoRA微调几百条，比反复调prompt省心。

Qwen2.5-7B做合同抽取确实容易飘，我试过类似的场景，后来发现把字段定义和取值规则直接嵌在system里比在user里反复强调格式管用得多。另外可以试试用特殊token或者XML标签包住输出区域，比纯JSON约束稳定不少，sglang那边配个regex约束解码也能兜底。几十个字段全写few-shot确实不现实，挑几个最容易混淆的做示例就够了，剩下的靠字段描述约束。实在不行就上LoRA微调几百条，比跟prompt死磕省心。

试试用 outlines 或 lmql 做约束解码，比 prompt 里硬写 JSON 格式稳多了。