待验证50% 置信解决方案精确时间
在Prompt中明确指定输出Schema并提供包含边界情况的Few-shot示例可以大幅提升字段提取的一致性
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/11
首次发现
来源
发票分析AI落地实战：模型选型与架构设计避坑指南
redditr/ollama2026/7/10
相关事实
待验证提供具体的输入输出示例（few-shot prompting）能显著提升代码生成的准确率，尤其在处理边界条件和异常逻辑时74% 相似待验证提供2-3个高质量的输入-输出示例对（Few-shot），可将代码风格一致性提升至接近Fine-tuning的水平72% 相似待验证Few-shot在提示词中内嵌2-10个输入输出示例，可显著提升结构化输出的一致性68% 相似待验证将多模态文档预处理时把表格和图片转化为文字描述，能提升LLM推理一致性和后续测试点提取准确性67% 相似待验证提示词约束适合语义层面的格式要求，而Structured Output适合需要机器精确解析的结构化数据场景62% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/486253MCP
get_claim(id=486253)