CCA-F 练习题库· Prompt Engineering & Structured Output
某文档抽取系统用 Claude 从季度财报中提取财务数字。这些报告格式各异：有的用表格，有的用行文散文，有的两者兼有。表格数据的抽取准确率很高（94%），但纯散文文档只有 72%。要提升散文抽取准确率，最有针对性的做法是什么？
- A专门增加展示从散文格式文档中正确抽取的 few-shot 示例，包括数字以句子形式而非表格出现的情形。
- B用更强硬的措辞、更详细的说明和一句别漏掉数字的提醒，加强 system prompt 对准确性的强调。
- C先用一个转换器预处理所有文档，把散文里的财务数据改写成表格行，只把生成的表格发给 Claude 抽取。
- D对 prose 文档改用一套单独的 prompt，先让 Claude 列出所有含数字的句子，然后只从这些句子里抽取数据，完全忽略周围的段落。
正确答案：A
解析
- A正确。准确率的短板只集中在某一种输入格式上（散文 72% vs. 表格 94%），因此最有针对性的干预就是增加 few-shot 示例，专门演示如何从散文文档中正确抽取，包括数字以句子形式书写的情形——这正好教会 Claude 它当前失败的那个模式，也是 Anthropic 针对特定格式抽取缺口的标准解法。
- B（更强硬、更有力度的指令）含糊其辞，并没有展示所期望的行为，因此收效甚微；
- C（把散文预先转换成表格）只是把同一个困难的抽取问题挪到了预处理阶段，还可能损坏或丢失数据；
- D（用单独的 prompt 先找出所有含数字的句子、再只从这些句子中抽取）增加了管道复杂度，而且其启发式会漏掉以文字拼写出来的数字、以及分散在多个子句中的数字，因此比直接演示正确输出更不可靠、也更不具针对性。
延伸阅读
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