LLM模型指令遵循偏差

AI评标审查输出格式优化方案

问题分析

当前问题

根据审查模板要求，系统输出应为纯JSON格式，但实际出现了"JSON + 总结"的混合输出，影响数据自动化处理。

根本原因

1. 指令遵循偏差：模型在处理复杂任务时自发添加解释性内容
2. 任务复杂性：评标审查需要深度分析，模型倾向于补充说明以辅助决策

三级解决方案

第一级：提示词优化（立即实施）

在现有提示词基础上增强输出控制：

<output-control>
  <strict-format>
    <rule>输出必须且只能是纯粹的、符合上述json-schema的JSON字符串</rule>
    <rule>禁止在JSON前后添加解释性文字、标记或代码块</rule>
    <rule>禁止使用引导语如"输出如下："等</rule>
    <prohibition>严禁输出任何非JSON内容</prohibition>
  </strict-format>
  <consequence>
    如无法生成完整JSON，返回标准错误JSON对象而非自由文本
  </consequence>
</output-control>

第二级：技术后处理（工程保障）

建立可靠的数据提取机制：

import re
import json

def extract_json_from_response(ai_response_text):
    """从AI响应中提取纯净JSON"""
    json_match = re.search(r'\{.*\}', ai_response_text, re.DOTALL)
    if json_match:
        json_str = json_match.group()
        try:
            return json.loads(json_str)
        except json.JSONDecodeError:
            return {"error": "JSON解析失败"}
    return {"error": "未找到JSON对象"}

优势：

• 不依赖模型完美输出
• 确保最终数据纯净
• 易于集成到现有系统

第三级：系统级优化（长期规划）

1. API参数优化

   • 使用 response_format={ "type": "json_object" }
   • 在系统提示词中强制JSON格式要求

2. 模型微调

   • 针对"指令-标准JSON输出"场景训练专用模型
   • 提升格式遵循的稳定性

3. 代理工作流

   • 分析Agent：负责内容理解
   • 格式化Agent：专司JSON生成
   • 降低单任务复杂度

实施建议

推荐方案：组合策略

提示词优化 + 技术后处理

• 提示词优化：解决90%的格式偏差问题
• 技术后处理：提供100%的数据纯净保障

预期效果

• 输出完全符合预定JSON Schema
• 支持自动化数据处理流程
• 提升评标审查效率与可靠性

此方案兼顾立即改进与长期稳定性，是构建生产级AI评标系统的最佳实践。