求教：开源模型做结构化抽取，Prompt模板怎么调都不稳，有实战经验吗？

说实话我项目里也踩过这坑，Qwen2.5-7B的json模式在长文本下丢字段挺常见的，后来发现把输出拆成两步会稳很多——先用一个prompt做粗提取，再让模型按字段列表逐项核对补漏。后处理兜底基本是必须的，我习惯用正则检查json结构完整性，缺了就重试一次或者用nli模型做字段值校验。系统提示词我一般只放角色和输出格式要求，字段定义和示例全丢用户提示词里，感觉这样模型更容易聚焦。

另外提个想法，你试过把长文本切段分别抽取再合并吗？我们之前处理合同就是把每段单独抽，最后用规则去重合并，比一次性抽全量字段稳定不少。

说实话别纯靠Prompt硬刚，Qwen这种7B模型长文本注意力一散后面字段丢太正常了。我建议你直接上两步走：先让模型输出宽松的JSON，再用pydantic或者正则做二次校验和补全，漏掉的字段单独发一次请求让它只抽那几项。系统提示词就放角色和输出规则，用户提示词塞具体字段定义和原文，别混在一起，这样模型压力小很多。另外试下把字段顺序跟原文出现顺序对齐，偶尔有奇效。

说实话纯靠调prompt上限就在那了，尤其是长文本后面字段丢基本是注意力被前面内容吃掉了。我现在的做法是先把合同按条款切块，每块单独抽一遍再合并，效果比硬怼全文好很多。系统提示词就放角色和硬性规则，字段定义和示例放用户提示词里，这样切换场景时改起来也方便。另外后处理一定要有，用json schema校验加个重试机制，能救回不少格式崩掉的情况。

后处理兜底必须加，别跟Prompt死磕，长文本丢字段基本是模型注意力问题，分块抽再合并更稳。

说实话别指望纯靠prompt能完全稳住，Qwen2.5-7B本身在长上下文下的指令跟随就是会衰减。我建议你输出层别省，先让模型自由生成，再用一个轻量规则或正则从结果里捞字段，漏了就标记为null让下游处理。系统提示词就放固定任务定义和输出schema，用户提示词里塞具体文本和上下文，别混一起。另外试试把长文本切片，按合同条款分块抽，最后合并去重，比硬塞一次靠谱得多。

说实话，光靠调Prompt扛长文本抽取肯定会疯，Qwen对超长上下文的注意力衰减太明显了，后面字段丢是常态。我之前的做法是分块抽取，每块只负责几个字段，最后再合并，配合Json schema做二次校验。另外后处理兜底必须得有，用正则或者简单的规则把漏掉的字段补回来，比纯靠模型稳得多。系统提示词就写清楚任务和输出格式，用户提示词放具体文本和字段定义，别混在一起，效果会好一点。

说实话你这问题我太有同感了，之前用7B模型做抽取时也踩过一模一样的坑。我觉得核心问题在于，Prompt再精细也扛不住长文本注意力衰减，尤其是后面字段丢，这其实是模型本身的架构局限，不是模板能完全解决的。我现在的做法是双管齐下——先让模型只输出核心字段，然后写个轻量级后处理脚本做正则校验和补全，比如用关键词匹配兜底漏掉的日期或金额，效果比硬调Prompt稳定得多。另外系统提示词我会放任务定义和输出格式约束，用户提示词才放具体文本和字段列表，这样职责清晰，模型不容易混乱。你试过把长文本分段输入吗？比如按合同章节切块，每段单独抽一遍再合并，虽然慢点但漏字段概率会低很多。还有个小技巧，Json模式别用官方那套严格schema，改成自由文本输出再自己解析，反而容错率高。

后处理兜底必须加，别指望prompt一次搞定，长文本丢字段大概率是注意力被截断了。

说实话你这个情况太典型了，我们之前做保险单抽取也踩过一模一样的坑。Qwen2.5-7B的Json模式在短文本上还行，一旦输入超1500字，后面字段漏掉几乎是必然，后来我们干脆放弃纯靠Prompt兜底了。我的经验是必须上后处理逻辑，比如用正则先抓一遍关键值，再拿模型输出做二次校验，缺失字段单独丢给模型补抽，比死磕模板效率高得多。另外你试过把字段定义拆到系统提示词里，用户提示词只放原文和当前要抽的字段吗？这样能减少注意力分散，长文本后面几个字段丢失会明显缓解。不过系统提示词里别堆太多示例，两三个就够了，多了反而让模型陷入模仿而忽略字段边界。还有个细节，你试试把输出格式要求写成JSON Schema而不是自然语言描述，Qwen对Schema结构的遵循能力比纯文字模板稳很多，我们改成Schema之后格式崩的概率降低了八成。最后提醒下，few-shot示例一定要选和当前合同风格相近的，我之前用通用法律合同当示例，抽医疗合同时效果反而更差。要是还不行，可以试试把长文本按段落切块，每块独立抽一遍再合并，虽然慢点但准确率能接受。

说实话你这情况我太熟了，Qwen2.5-7B做抽取，字段一多长文本一长，后面丢字段基本是必然的，不是模板问题，是模型注意力在长上下文里衰减了。我建议你放弃纯靠Prompt硬调，Json模式本身对7B来说约束力就有限，尤其当输出序列变长的时候，自回归生成很容易在中间某个位置开始语法崩坏。我实际项目里的做法是两层兜底：第一层，把长文本按段落或语义先切片，每片单独抽，最后再合并去重，这样每个片段的字段压力小很多；第二层，后处理必须做，用正则或者简单的schema校验，漏了的字段再针对性地补抽一次，别指望一次生成全对。系统提示词和用户提示词分工的话，我习惯把任务定义、输出格式、Json schema放在系统提示词里固定住，用户提示词只放待抽取的文本和必要的上下文，这样模型更容易把“规则”和“数据”区分开。另外few-shot别放太多，两个例子够了，多了反而干扰，而且例子最好跟你的合同领域贴近。你试过把字段拆成两轮抽吗？比如先抽核心字段，再抽次要字段，这样每轮输出长度短了，稳定性会明显好很多。

说实话你这情况太典型了，Qwen2.5-7B在长文本上丢字段几乎是必然的，尤其是后面几个，跟模板关系真不大，模型注意力衰减在那儿摆着。我建议你直接把输入截断策略改了，别硬塞全文，先做规则切片，按合同条款块分段落送进去，每个块单独抽，最后再合并结果，这样比调prompt靠谱十倍。另外few-shot别放太多，两三个精挑细选的示例就够了，多了反而干扰，而且示例里字段顺序一定要跟你要求的输出顺序完全一致。至于后处理，必须得有，哪怕只是正则校验+缺失字段重试，至少能兜住格式崩的情况。系统提示词就放角色和全局规则，比如“你是法律文书抽取助手，输出JSON”，用户提示词里用占位符把合同文本和字段定义分开，别混在一起，这样模型更清楚哪里是指令哪里是数据。还有个细节，你试试把字段定义改成表格形式放在用户提示词末尾，比纯文字列表稳定，我实测过漏字段率能降三成。

后处理兜底必须加，长文本分段抽比硬调prompt靠谱，字段定义写再细也扛不住截断。

说实话别太迷信Prompt，Qwen2.5-7B这个量级做长文本抽取，后面字段丢失大概率是注意力被前面的内容吃掉了。我建议你试试把长文本先切段，每段单独抽一次再合并，字段定义放系统提示词里，用户提示词只管给文本和输出格式，别混在一起。后处理兜底一定要有，比如用正则校验漏了哪个字段就重试一次，比调模板靠谱多了。

后处理兜底必须做，漏字段用正则二次提取，别全指望模型。另外试试把输出格式说明放系统提示词里，用户提示词只给原文。

说实话你这个问题太典型了，我当初用7B模型做抽取也踩过同样的坑。我的经验是别指望Prompt能彻底解决稳定性，7B模型的指令跟随能力就摆在那，长文本注意力一分散，后面字段丢太正常了。我后来是双轨走：一是把长文本按语义切段，每段独立抽，最后合并去重，比一次塞进去好很多；二是后处理写了个规则校验，根据字段类型做必填检查，漏了就触发二次定向抽取，只问那一个字段。另外Json模式别太依赖，有时候它的schema反而会干扰模型，我试过把Json模式关掉，让模型直接输出纯文本格式，再用正则转成结构化，反而稳一点。系统提示词我一般只放角色和全局约束，比如“你是合同抽取助手，只输出指定字段”，具体字段定义和示例全放用户提示词里，这样模型会更聚焦当前任务。最后建议你给每个字段单独设计一个抽取模板，别用一个大模板通吃，效果会好很多。

后处理兜底必须上，长文本截断分段抽，最后再合并去重，光靠prompt稳不了。

后处理兜底必须加，漏字段用正则补，Prompt再调也扛不住长文本漂移。

后处理兜底必须做，漏字段用正则和schema校验补，别死磕Prompt。长文本截断分段抽效果更好。

说实话Json模式也不是万能的，长文本下模型注意力确实会飘，后面字段丢失太常见了。我一般会拆成两步走，先用模型抽粗粒度段落，再对每个段落做细字段抽取，准确率能上来不少。另外后处理兜底必须得做，至少写个schema校验，漏了就重试或者标记人工，别指望Prompt一次搞定。系统提示词就放角色和输出规范，用户提示词里塞具体文本和字段示例，分工清楚点，混在一起模型容易乱。

说实话你这个问题我太有同感了，之前用7B模型做抽取也是被长文本折磨得够呛，后面字段丢失基本是注意力被前面长上下文吃掉了，单纯靠调Prompt真的救不回来。我的经验是必须上后处理兜底，比如用正则或者简单的规则校验每个字段是否出现，缺了就单独拿那一段原文再问一次模型，甚至可以用一个更小的分类模型做字段级补抽。关于Prompt分工，我习惯把系统提示词只放任务定义和输出格式要求，用户提示词里放具体文本和字段说明，这样模型更容易区分“规则”和“数据”，但你这情况我觉得更关键的其实是把长文本切片，按合同条款段落分块抽，最后再合并去重，比一次性硬塞进去稳定太多了。另外few-shot别放太多，两三个例子就够，而且示例要和你的真实文本风格贴近，不然反而会误导格式。你试过把字段定义改成JSON Schema那种嵌套结构吗？有时候平铺字段太多模型会懵，稍微分组一下也能提点稳定性。