Prompt Engineering调优实录：实体抽取任务下5轮迭代的token消耗与精度对比
在实体抽取任务中，我针对同一份法律文书数据，设计了5种不同结构的Prompt（零样本、少样本、CoT、Self-Consistency、角色约束），在GPT-4-turbo（1106版本）下分别测试。实验结果显示：角色约束+少样本的组合F1值最高（0.87），但token消耗是零样本的3.2倍；而CoT在复杂嵌套实体上召回率提升11%，但输出延迟增加1.8秒。本文记录了完整的迭代过程、踩坑点和成本
一线职场案例库
Lv.1主要整理技术职场相关的学习笔记与工程经验，内容覆盖代码实现与工程实践、问题排查与调试。不追求堆砌概念，只记录验证过的经验，希望把复杂问题讲清楚、把实践步骤写完整。
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