Prompt工程在真实项目中到底怎么落地？感觉全是玄学

说实话，你遇到的这个情况太正常了，Prompt在真实项目里就是这种薛定谔的稳定性，尤其结构化抽取，换个标点都可能翻车。我的经验是先把温度降到0，然后别堆砌一堆角色设定，直接把输出格式定义成JSON Schema，再配合一个“无法提取就返回空字段”的兜底逻辑，能省心一大半。至于微调，如果数据量几百条以内，我觉得不如先试few-shot，但要把few-shot的样本固定成验证集反复调顺序，比瞎加例子管用。真要处理海量数据且格式高度统一，那时候再考虑微调小模型也不迟，不然前期投入产出比太低。

另外我建议你加一层规则校验，比如用正则强行过滤大模型返回的字段，把不合法结果直接判失败重跑一次，这样比盲目调prompt更有确定性。你是不是也发现，有时候模型抽出来的东西本身是对的，但格式乱套？这种问题靠提示词真不如靠后处理代码来解决。

提取任务确实容易翻车，尤其情绪分类边界模糊的时候，模型全凭上下文猜。我一般会把prompt拆成两步：先让模型只做抽取不做判断，再用规则或小模型兜底分类，稳定性会好很多。温度别调太高，提取任务基本0到0.2就够了，不然纯抽卡。至于微调，样本有几百条以上确实比死磕prompt划算，但前期还是先用prompt把标注数据跑出来更实际。

提取任务先上JSON schema约束输出格式，能稳不少，玄学多半是格式飘了。

提取任务真别硬磕prompt，微调个小模型反而稳得多，我试过效果差挺明显。

提取任务真别死磕prompt，微调个小模型稳得多，我试过类似的，效果直接起飞。