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抽取失败的回传修复循环

程序校验失败后,把校验错误信息与原始输出一起回传,让模型只做修复而不是重新抽取;重试要有次数与降级路径。

提示词工程速查AI更新于 2026-10-13

抽取失败的回传修复循环

程序校验失败后,不要重新抽取,而是把校验错误信息连同上一版输出一起回传,让模型只修出错的部分。修复比重新生成更稳定,因为其余字段已经正确,不需要再赌一次采样。循环必须有纪律:明确的错误描述、只修错误的指令、次数上限与降级路径。

基本信息

输入校验错误要具体到字段与期望形态
策略修复轮可降低采样随机性;连续失败 2 次转人工或丢弃
指令只修复错误字段,其余字段原样保留
记录失败样本并入回归集,用于改进提示

典型使用场景

  • 字段类型不符:金额被写成字符串,回传错误后只修该字段
  • 枚举越界:状态字段取值不在允许集合内
  • 格式不合规:日期写成中文格式,需要转成标准格式
  • 结构缺字段:JSON 少了一个必填键,补上即可
  • 批量管道:把可修复的样本拦在入库之前,减少人工介入

修复轮模板

修复轮模板
上一次输出未通过校验,错误如下:
- 字段 amount 应为数字,实际为 "1,280.00元"
- 字段 status 取值不在允许集合内(open/closed/pending)

请只修复上述错误,其余字段保持不变,
重新输出完整 JSON,不要添加解释文字。

<last_output>
……
</last_output>

# 重试纪律
# 1) 每次回传必须带具体字段与期望形态
# 2) 连续失败 2 次即转人工或标记丢弃,不要无限重试
# 3) 失败样本并入回归集,用于改进提示与校验规则

修复循环要素读法

要素做法失控后的表现
错误描述具体到字段名与期望形态只回传「格式错误」,模型自由发挥改动其他字段
修复范围只修错误字段,其余原样保留每次重试都重写全文,引入新的错误
次数上限连续 2 次失败即降级在不可修复样本上反复消耗配额
降级路径转人工或标记丢弃并告警失败样本静默丢失,缺失率异常升高无人知
失败样本回流并入回归集同类问题反复出现,改进没有依据
回传时把上一版输出原文一并给模型,比让它重新生成更省成本也更稳定。修复轮通常可以把采样随机性调低,让输出更贴近期望形态。
修复失败率本身是个有价值的指标:某字段修复失败率持续偏高,通常说明提示里对该字段的描述不够清晰,或者上游数据本身就缺少这个信息。

易错点

  • 不限定「只修复错误」的指令,模型顺手改动其他正确字段,引入新的错误
  • 不设次数上限,在不可修复样本上无限重试,消耗配额并拖慢整批任务
  • 只回传笼统的「格式错误」,模型无从判断改哪里,第二版往往还是不合格
  • 失败样本静默丢弃,缺失率悄悄升高,直到下游对账才发现数据不全

数据来源与参考

  • OpenAI Function Calling 文档:将参数校验失败信息回传模型的建议做法
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