Prompt Engineering调优实录：从8.2%到91.4%准确率的CRF任务迭代
在处理一个中文命名实体识别（NER）任务时，我通过系统性地迭代Prompt模板，将GPT-4-turbo的F1值从初始的8.2%提升至91.4%。全程共消耗约12.6万tokens，对比了零样本、少样本、结构化输出约束、思维链等5种Prompt策略。实测发现：直接提供JSON Schema约束输出格式可使解析错误率降低76%，而加入两个正例和两个反例的少样本策略效果最佳。本文记录了完整的实验数据、
一线数据分析笔记
Lv.1主要整理数据分析相关的学习笔记与工程经验，内容覆盖工程化处理流程、业务数据解读。重视可维护性、稳定性与协作效率，希望把复杂问题讲清楚、把实践步骤写完整。
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