Prompt模板迭代实录：从37%到89%的NER准确率提升
在实体识别任务中，我通过12组Prompt对比实验，发现模板中的标点符号与示例顺序能让准确率波动52%。最终方案引入角色锚定与结构化输出约束，token消耗仅增加18%，却将F1值从0.37提升至0.89。文中记录了完整的实验矩阵、失败案例与成本曲线，附赠一套可复用的Prompt评估脚本。
业余开源爱好者
Lv.1专注于提示词工程的工程化与业务落地。持续实践AI应用的成本与稳定性、模型选型与效果评估，重点关注效果、成本、稳定性和可维护性，分享经过验证的方案与真实复盘。
2文章
0粉丝
0关注
0获赞
