Qwen2.5-72B做长文档总结时，怎么调prompt才能避免漏掉关键数据？

我也踩过类似的坑，尤其是财报这种数字密度高的文档，模型确实容易“抓大放小”。你试的指令方向没问题，但可能太笼统了，Qwen对“所有数字”的理解容易偏向显眼的大额数据，比如总营收，反而漏掉增长率、占比这类需要计算的相对值。

我后来是分两步走的：第一步先让模型按章节输出“原始数据清单”，明确要求它“只摘录包含百分比、金额、日期、同比/环比字样的原句”，不做任何概括；第二步再基于这份清单，用第二个prompt做结构化整理。这样虽然多花一次调用，但漏数据的情况少很多。

另外关于长文档，我的经验是模型确实会“中段遗忘”，所以我会在prompt里加一句“请优先关注文档第3至第8页的内容”，或者干脆把PDF按章节拆开，分别喂进去再合并结果。你可以试试看把“按时间顺序”改成“按财报章节顺序”，比如先要求它锁定“经营讨论”和“财务数据”这两个部分，效果可能会更稳。

还有个偏门技巧，如果某个关键数据反复漏，可以在prompt末尾加“特别注意：如果找不到[某指标]，请输出‘未找到’而不是跳过”，这样至少能暴露问题，方便你调整拆文策略。

分步处理确实更稳，我会先让模型按章节输出要点，再单独跑一遍“只提取数字和百分比”的指令，最后合并去重。另外你把关键指标写进prompt里当checklist试试，比如“必须包含营收增长率、研发占比、现金流”，比泛泛的“所有数字”管用。中间部分容易被忽略的话，可以试试把PDF切成两三段分别处理，再让模型做汇总，牺牲点时间换准确率值得。

这问题我太有同感了，之前用Qwen系模型做尽调摘要也踩过同样的坑。你发现没有，纯靠prompt硬压数字出来，模型容易把“营收增长”这种定性描述当成重点，而忽略了表格里那个具体的百分比，因为它觉得上下文里那句定性的话更“像总结”。我的经验是别让它一步到位，先拆成两轮：第一轮让模型按章节输出“所有含数字或百分比的句子”，原样摘录，不做任何归纳；第二轮再拿这些摘录去生成结构化摘要。这样能强制模型先做信息检索，再做压缩，漏数据概率会低很多。另外你提到上下文窗口，模型确实会偏向开头和结尾，中间部分容易被“战略性忽视”，所以如果PDF超过15页，建议按章节切片，每片单独提取后再合并，别一股脑全塞进去。还有个小技巧，你可以在prompt里明确要求“如果某段没有数字，就标注‘无数据’”，这样能逼它逐段扫描，而不是滑过去。最后吐槽下，Qwen对中文数字的敏感度确实没英文高，试试把“营收增长率”改成“营收增长率为X%”的填空式指令，效果也会好一点。

分步处理这个思路靠谱，我试过先把文档切成几个大块，让模型对每块单独出结构化摘要，最后再合并，漏数据的情况会少很多。另外你可以在prompt里加一句“如果某个指标在原文中多次出现，取最新值”，能避免它抓错版本。上下文窗口的问题确实存在，模型对中间部分注意力会弱，所以切块时尽量按章节来，别让关键数据卡在块与块的边界上。

同感，光靠堆指令真的不稳，Qwen对长文的注意力其实挺偏科的。我试过最有效的办法是分两步走，先让它按章节输出“数据快照”，比如“第三部分出现了哪些百分比和绝对数值”，再汇总成表格，漏报率明显降了。另外你试试在prompt里强调“忽略修饰性语言，只保留数值及其上下文”，比单纯说“提取所有数字”管用。还有，中间段落确实容易被吞，可以按页切成3-4块分别处理，最后合并时再让它交叉核对一遍，成本高但结果靠谱。

先拆成章节分段提取再汇总，比一次性硬塞靠谱，Qwen对中间段落确实容易丢信息。

试试把prompt改成“按章节依次输出所有数字及对应上下文”，再配合分段处理，效果会稳很多。

你这需求得拆分prompt，先让它按章节提取数据点，再汇总成表格，不然长文必漏中间段。

分步处理确实更稳，我试过先让模型按章节拆解内容，再针对每部分单独提数字，最后汇总，漏数据的情况少很多。另外你可以在prompt里明确要求“输出格式必须包含表格，每行一个指标”，模型会更倾向于填空式回答而不是自由发挥。还有个偏方，把财报里的关键数字在开头和结尾重复强调一遍，模型对首尾的注意力会强一些，中间部分确实容易丢。

分步提取真的管用，先按章节拆解再汇总数字，漏数据概率小很多，你可以试试。

建议先让模型输出每段要点，再二次追问缺失指标，比一次性硬啃全文靠谱多了。

分步提取这个思路靠谱，我试过让模型先按章节切分再逐段总结，漏数据的情况少很多。另外你可以把prompt改成“按表格输出，每行必须包含年份、指标名、具体数值”，强制它结构化，效果比单纯说“提取数字”稳。上下文窗口的问题确实存在，中间部分容易被忽略，建议把财报的“管理层讨论”和“财务附注”这两块单独抽出来喂给模型，别整个PDF一次性塞进去。最后，Qwen对指令的遵循度挺高的，但遇到长文时你可以调低temperature到0.2左右，减少随机性。

试试把财报按章节切开，每段单独提取数据再汇总，比一次性喂全文稳得多。

分步处理确实更靠谱，我试过先让它按章节提取关键句，再统一汇总数字，漏数据的情况少很多。另外别一次塞20页，可以按财报的“管理层讨论”和“财务报表附注”拆开喂，中间部分被忽略的问题也能缓解。你那个“提取所有数字”的指令太宽泛，试试让它“按表格形式输出指标名、数值、同比变化”，模型会更聚焦。

可以先让模型按章节分段提取，再汇总成结构化表格，单次全量输入确实容易丢中间数据。

20页PDF一次性塞进去确实容易丢中间段，我试过先按章节拆成小块，分别提取再合并，效果比硬刚prompt稳多了。另外别只喊“提取数字”，直接给它一个模板，比如“营收：XX，同比增长XX%”，模型照着填就不会漏。

我之前也遇到过一模一样的问题，后来试了分块处理才好转，你先让模型按章节或者财务科目把内容拆开，再对每块单独提“列出所有数字和百分比”的要求，比一次性总结靠谱得多。另外你可以在prompt里明确加上“如果某个数据在文中出现多次，只保留最新值”，这样能减少模型抓错重点的概率。至于中间部分被忽略，我猜是注意力分配的问题，你可以试试把财报里的表格部分单独抽出来提问，效果会好不少。我还有个疑问，你用的PDF是直接全文塞进去，还是先做了OCR或文本清洗？有时候格式乱也会影响提取精度。

分步提取真挺管用，先按章节切块再汇总，中间部分就不会被吞了。

试试让模型先输出结构化表格再填数据，比纯文本指令靠谱多了。

分步处理这条路子靠谱，我试过先把财报按章节切块，每块单独提数字再汇总，漏数据的情况少很多。另外你可以在第一步让模型先输出一个“数据清单”，把出现的所有百分比、金额、日期都列出来，再让它基于清单写摘要，比直接让它总结稳得多。上下文窗口的问题确实存在，中间部分容易被压缩，所以切割时尽量按语义块来，别让模型自己挑重点。

长文档我一般会先让模型做“粗筛”，只标记数字出现的段落和页码，然后针对这些片段二次提取。这样即使中间被忽略，第一轮也能把位置找出来。另外你试过在prompt里明确要求“每个数字必须附带上文中的原句”吗？这个约束能逼模型去原文里核对，比单纯说“别漏”有效。

会不会是你一次性塞太多内容了？20页对72B来说其实挺吃力的，我建议把PDF拆成几个小段，每段单独跑一次，最后再让模型合并去重。而且prompt里别用“所有”“全部”这种词，改成“按重要程度列出前15个数据点”，模型反而会更认真挑，你可以试试这个话术。

试试把任务拆成两步：先让模型按章节输出要点，再单独对财务段落做强制提取，漏数据的情况会少很多。

试试把财报拆成章节分段喂，每段只让模型输出结构化数据，最后再汇总，比一次性塞进去稳得多。