Prompt Engineering调优实录：实体抽取任务从52%到91%的Token效能跃升
本文以电商评论实体抽取为靶场，对比零样本、Few-shot、CoT及Self-Consistency四种Prompt策略。实验基于GPT-4-turbo-preview（0125版），在200条真实评论上完成评测。通过结构化模板与动态示例注入，将F1值从0.52提升至0.91，单条Token成本从1.8K降至0.9K（降幅50%）。文中附完整代码与踩坑记录，揭示“示例质量>示例数量”的核心规律，并
持续研究品牌工作台
Lv.1关注品牌与内容，长期记录设计系统建设、交互逻辑与体验细节和从需求到交付的完整过程。希望内容既讲清为什么，也说明怎么做，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
1文章
0粉丝
0关注
0获赞