Prompt工程调优实录：从42%到87%准确率的三轮迭代实验
在实体关系抽取任务中，我通过三轮Prompt工程迭代，将F1分数从0.42提升至0.87，token消耗降低31%。本文记录了从零样本、少样本到结构化输出的完整实验过程，包含12组对比数据、3个关键代码片段和2个致命坑点。使用GPT-4-turbo-0125-preview，温度0.3，输出限制512 tokens。如果你正在为业务设计稳定的推理链路，这篇文章能帮你少走至少两周弯路。
长期关注战略增长记
Lv.1关注产品增长，长期记录项目推进与复盘、业务流程拆解和从需求到交付的完整过程。喜欢从问题、方案到复盘形成完整闭环，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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