Prompt越写越长反而效果变差，是不是我姿势不对？

我踩过一模一样的坑，后来发现500字里有一大半是废话，模型反而抓不住重点。你试试把角色设定砍掉，只留输出格式加两三个精选示例，准确率可能就回来了。few-shot给太多边界情况，模型容易过度拟合那些例子，遇到新评论就懵。另外JSON错乱多半是你在prompt里同时要求解释和结构化输出，让它只输出JSON别的不准说。

我踩过一模一样的坑。后来发现500字里真正有用的可能就那两三句约束，其他角色设定、边界条件反而在抢注意力，模型顾此失彼就容易把JSON搞崩。结构化提取这种任务，few-shot给两三个高质量例子比堆一堆规则管用，规则越多越容易自相矛盾。你可以试试先只留任务描述加输出格式，跑一版看baseline，再逐个加约束，哪个加了掉分就砍掉。

500字确实太长了，模型容易顾此失彼。试试砍到100字内，只留最关键的角色和格式要求，反而更稳。

我踩过一模一样的坑，后来发现500字里有一大半是无效信息，模型反而被角色设定和边界条件带偏了。你这个任务其实拆开做更稳，先让模型只提情感和主题，再单独跑一遍抽实体，比塞一个万能prompt效果好很多。另外few-shot给两三个典型例子就够了，示例太多模型会偷懒照抄格式。JSON错乱的话试试在prompt末尾只留一句“只输出JSON，不要解释”，别的约束都删掉。

刚入门，这个对我帮助很大。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

我踩过一模一样的坑，后来发现是示例给太多把模型带偏了，它开始死抠你给的那几个例子里的措辞和格式，反而不去理解你真正要它做的事了。你现在这个任务其实拆成两步更稳：先让它自由输出一段分析，再单独用个短prompt把它转成JSON，准确率会明显回来。另外五百字里如果角色设定和边界条件打架，模型就容易顾此失彼，砍到两百字以内只留最关键的格式约束试试。