最近在做一个小项目,要从一堆客服对话里自动提取“客户诉求”和“处理结果”,并转成JSON。我用的GPT-4,写了个比较详细的Prompt,加了few-shot示例,还规定了输出格式。但跑了几百条样本,发现总有一部分对话提取出的字段是空的,或者干脆输出格式乱了。试过调整措辞、增加示例数量、甚至把温度调到0,效果还是不稳定。想请教一下,这种“半结构化抽取”任务,除了优化Prompt本身,还有什么工程上的兜底策略?比如是不是该切分长文本,或者用两次调用的方式先分类再抽取?求有实战经验的大佬指点一下。
楼主
15天前
用Prompt让大模型抽取结构化数据,怎么调都抽不全怎么办?
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2楼
1天前
先分类再抽取确实稳很多,长文本切段后字段丢失率能降一半,可以试试。
我之前也踩过这坑,后来改成两轮调用,第一轮先判断类型,第二轮再抽字段,基本就稳了。
3楼
8小时前
这问题太真实了,Prompt优化到后期边际效应真的很低。我的经验是别死磕提示词,直接上两层校验:第一层用正则或者规则把明显格式错乱的输出拦下来,第二层对空字段做二次追问,比如把缺失的字段单独丢给模型问一遍。切分长文本也挺管用的,对话太长注意力确实会飘,我一般按轮次切成小块再合并结果。另外强烈建议输出JSON之外再加一个自然语言摘要兜底,至少能人工补救。
说实话温度调到0只是减少随机性,不代表每次都稳定,模型对边界的理解还是会漂。我遇到这种情况会先跑个错误分析,看看空字段是不是集中在特定对话模式上,比如客户说了两个诉求但只提取了一个。工程上比较实用的是做两遍抽取,第一遍先判断这段对话里到底有没有诉求和结果,第二遍再做细粒度抽取,这样能减少无效调用。还有就是output_format别太复杂,字段越少越不容易乱。
这种任务我后来基本放弃纯靠Prompt了,都是直接上function calling或者JSON mode,让模型输出前强制走一遍schema校验。要是还在用普通文本格式,那就在代码里加个重试机制,检测到解析失败就自动换一种表述重新问一次,别让用户看到脏数据。另外few-shot别贪多,选3-5个跟真实分布最像的例子比堆