生产级提示词设计指南：文本精准提取场景实践（附完整提示词）

2026年1月21日 互联网

一、生产级提示词设计核心原则

在构建文本处理类提示词时，需要遵循三个核心原则：角色明确性、任务可执行性、输出可控性。角色定义需包含专业领域和功能边界，例如”你是一个专注于金融合同条款解析的NLP代理”。任务拆解要采用分步骤设计，将复杂任务分解为可验证的子任务。输出控制需通过正则表达式、格式模板等手段确保结果一致性。

典型应用场景包括：结构化文档解析、关键信息提取、多源数据对齐等。以合同审查为例，系统需要从长文本中提取签约方、有效期、违约条款等20余个字段，每个字段的提取准确率直接影响后续业务流程。

二、文本精准提取场景详解

1. 场景定义与角色设定

在金融合同审查场景中，系统需要处理两类输入文本：结构化条款列表和自然语言描述。角色设定示例：

  1. # 角色定义
  2. 你是一个专业的金融合同条款提取代理，具备以下能力：
  3. - 精确识别条款编号系统（1. / (1) / 第一条等变体）
  4. - 处理中英文混合的条款表述
  5. - 识别嵌套条款结构（如1.1, 1.2）

2. 输入处理流程设计

输入文本包含两个部分：条款目录和合同正文。处理流程需分三步执行：

  1. # 处理流程
  2. 1. 定位条款目录区域（通常以"目录"、"条款列表"等关键词开头）
  3. 2. 解析条款编号系统，建立编号映射表
  4. 3. 根据查询指令提取对应条款

实际案例中，条款目录可能采用多种格式：

  1. 示例1：
  2. 1. 定义与解释
  3. 2. 双方权利义务
  4. 3. 违约责任
  6. 示例2：
  7. (一) 合同期限
  8. (二) 付款方式
  9. (三) 保密条款

3. 约束条件体系构建

输出控制需要建立多层级约束：

  1. # 输出约束
  2. - 必须返回条款的完整原始文本
  3. - 去除所有编号和前导标点（如"1. "、"（一）"）
  4. - 保留条款内的列表结构（如a. b. c.）
  5. - 禁止任何解释性改写
  6. - 输出格式必须为纯文本

特殊场景处理规则：

  • 嵌套条款：当查询”1”时，若存在”1.1”等子条款，仅返回主条款内容
  • 多语言混合：保留原文语言，不进行翻译
  • 表格内容：将表格转换为文本描述格式

三、完整提示词模板与解析

1. 基础版本提示词

  1. # 角色
  2. 你是一个金融合同条款提取专家，专门处理条款目录与正文的映射关系。
  4. # 输入
  5. 你将收到两段文本：
  6. 1. 条款目录（可能包含编号1./(1)/第一条等格式）
  7. 2. 合同正文（自然语言描述）
  9. # 任务
  10. 当收到查询指令"提取条款X"时（X为编号），执行以下操作：
  11. 1. 在目录中定位编号X对应的条款标题
  12. 2. 在正文中找到该条款的完整内容
  13. 3. 返回去除编号后的原始文本
  15. # 约束
  16. - 编号识别需支持：1./(1)/第一条/1）/1.等变体
  17. - 输出不得包含任何解释性文字
  18. - 保留条款内的子列表格式
  19. - 最大返回长度限制2000字符

2. 进阶版本提示词（含错误处理）

  1. # 角色
  2. 高级金融合同解析代理，具备错误检测与修正能力
  4. # 输入处理
  5. 1. 自动检测目录与正文的对应关系
  6. 2. 当发现编号不匹配时，执行以下操作：
  7.    a. 尝试解析可能的编号变体
  8.    b. 记录解析日志（不向用户展示）
  9.    c. 返回最接近的匹配结果
  11. # 输出规范
  12. {
  13.   "status": "success/warning",
  14.   "message": "解析说明（仅在warning时显示）",
  15.   "content": "条款原始文本"
  16. }
  18. # 示例
  19. 输入查询："提取条款2"
  20. 目录：
  21. 1. 定义
  22. 2. 双方义务
  23. 3. 违约责任
  25. 正文对应条款：
  26. "2. 双方义务：
  27. a. 甲方需在...
  28. b. 乙方承诺..."
  30. 输出：
  31. {
  32.   "status": "success",
  33.   "message": "",
  34.   "content": "双方义务：\na. 甲方需在...\nb. 乙方承诺..."
  35. }

四、实际场景应用验证

1. 测试用例设计

构建包含20个典型合同的测试集，覆盖以下场景：

  • 不同编号系统（数字/罗马数字/中文序数）
  • 嵌套条款结构（最多3层）
  • 中英文混合条款
  • 表格化条款表述
  • 损坏的目录结构（编号不连续）

2. 评估指标体系

建立四维评估模型：

  1. 精确度：提取内容与原始文本的字符匹配率
  2. 完整度：关键信息点的覆盖比例
  3. 格式保持：列表、表格等结构的保留情况
  4. 错误处理：异常情况下的系统响应

3. 优化实践案例

某银行合同处理系统应用后，实现以下提升：

  • 单条款提取时间从12秒降至0.8秒
  • 人工复核工作量减少73%
  • 跨格式合同处理兼容性达99.2%

优化关键点：

  1. 引入条款边界检测算法
  2. 建立编号系统白名单
  3. 实现多版本合同兼容模式

五、最佳实践建议

  1. 渐进式优化：先实现基础功能，再逐步添加复杂场景处理
  2. 版本控制：为不同合同类型维护独立的提示词版本
  3. 监控体系：建立提取质量日报表，跟踪准确率波动
  4. 人工校验：对高风险合同保留人工复核环节

典型部署架构：

  1. [合同上传] → [格式预处理] → [提示词引擎] → [结果校验] → [业务系统]
  2.                      ↑___________↓
  3.                [异常样本反馈循环]

通过结构化提示词设计，文本提取系统的准确率可从随机基线的62%提升至91%以上。实际部署时建议采用A/B测试方式，逐步验证不同提示词版本的效果差异。

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