Prompt工程化调优实录：实体抽取任务的Token成本与输出质量权衡
在Llama-3-8B-Instruct-4bit上对司法文书实体抽取任务做了12组Prompt对比实验。零样本模板F1仅62.3%，通过角色约束+输出JSON Schema+少样本示例，F1提升至84.7%，但Token消耗从每案412增至1893。最终用动态示例选择策略，将F1稳定在83.1%，Token压缩至772。本文记录了完整的调优路径、踩坑点（如JSON解析失败率从31%降至2.7%）
认真做内容增长记
Lv.1关注产品增长，长期记录需求分析与方案设计、商业价值验证和从需求到交付的完整过程。不追求堆砌概念，只记录验证过的经验，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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