用Prompt调教LLM做结构化抽取，边界情况总是翻车怎么办？

校验逻辑这层真得加，别指望纯靠prompt能把边界情况全兜住，尤其表格和指代这种，模型天生就容易犯迷糊。我之前也遇到过类似问题，后来在输出端套了个简单的规则过滤，比如抽到“该公司”这种明显不带实体信息的词就强制置空，比堆示例管用。另外你可以试试让模型先输出“置信度”再给结果，不确定的时候自然就会标低了。过了拟合这事我也踩过坑，后来few-shot只留最典型的两三个，反而泛化好一些。

感觉你已经到Prompt优化的瓶颈了，再堆示例确实容易过拟合。我之前的做法是外面加一层轻量校验，比如抽取完用规则库或小模型过一遍，把明显矛盾的字段拦下来。关于“不确定”这个，可以在few-shot里专门放几个模型该拒答的样例，比只写一句约束管用得多。表格和指代这种问题，光靠Prompt很难根治，拆成两步走会稳一些。

感觉你这是典型的“示例堆多了反而把模型框死”了。我之前也踩过这坑，后来发现与其在prompt里反复强调“缺失就null”，不如在外面加一层规则校验，比如字段值必须能在原文里找到对应片段，否则直接丢弃。另外可以让模型输出置信度或者“无法判断”的标记，配合后处理过滤，比指望它自己老实靠谱多了。表格和指代这种确实难，我现在会把这类文档先单独走一套预处理，拆开再抽，效果稳不少。

这问题太真实了，我前段时间做合同抽取也踩过一模一样的坑。我的经验是别指望Prompt能兜住所有边界情况，外面套一层校验逻辑基本是必须的，比如指代消解单独拎出来先做一轮，再喂给抽取模型。另外可以试试让模型输出置信度或者reasoning字段，逼它显式说明依据，瞎编的概率会低不少。few-shot确实容易过拟合，示例格式太整齐反而让模型学到表面模式，适当加几个带噪声的反例可能更有用。

我觉得纯靠堆示例确实容易过拟合，模型会学着你给的格式硬套，反而忽略真实语义。你可以试试在few-shot里故意放一两个“信息缺失返回null”和“指代不明返回不确定”的负例，让它看到边界长什么样。另外外面套一层校验挺有必要的，比如用规则或小模型二次判断抽取结果和原文的对应关系，别全指望LLM自己克制。我现在也是prompt加后处理两条腿走路，单纯调提示词上限真的有限。

我一般会在外面加一层校验，模型输出后再用规则筛一遍，比死磕prompt省心多了。

我也踩过这个坑，感觉问题不在示例数量，而是模型对“指代消解”本身就没把握，你让它返回null它反而更慌。我后来是在抽取前先跑一遍指代消解，把“该公司”这种替换成具体实体名再送进去，效果稳了不少。另外外面套一层规则校验确实有用，比如缩略语对照表、表格单元格直接走解析而不是靠模型猜。至于让它说“不确定”，可以在few-shot里加一个明确标注不确定的样本，但别指望百分百听话，还是得靠后处理兜底。

校验层该加就加，模型猜的时候你光靠prompt拦不住，不如让它先标可疑再人工过一遍。

这个坑我太熟了，之前做合同信息抽取也是被表格和指代搞得头大。其实你观察到的“越调越细反而过拟合”是很真实的现象，因为few-shot示例本身就在给模型强烈的格式暗示，它会把注意力放在模仿示例结构上，而不是真正去理解语义边界。我的经验是别指望纯靠Prompt解决所有边界情况，模型在不确定时天然倾向于“填一个看起来合理的”，这是它的生成机制决定的，不是加一句“返回null”就能压住的。比较实际的做法是外面套一层轻量校验，比如字段类型、枚举白名单、跨字段一致性检查，把明显离谱的结果先过滤掉。另外可以试试让模型输出置信度或者先输出推理再输出结果，给它一个“犹豫”的表达空间，比硬逼它二选一效果好。表格和缩略语这种最好在预处理阶段就单独处理，别全丢给模型硬扛。至于“不确定”这个状态，可以用两阶段方案，先让模型判断该字段是否可抽取，再单独做抽取，分开任务比塞在一个Prompt里稳很多。