坑1：不要求证据定位，结果看着对但“不可核对”

具体表现是：模型输出字段映射表时非常流畅，你乍一看也觉得都对，但回过头去对照原始截图或文件，就是找不到对应的证据在哪里。

实测数据（字段映射任务）：

• 开启证据要求：证据一致性 92%
• 取消证据要求：证据一致性 约88%

怎么解决？

• 强制每条输出都带上 source_type（来源类型）、locator（定位器）和 quote（原文引用）。
• 如果模型实在拿不准，就允许它输出 [UNSURE]，并让它主动提出“需要补传图片或补充哪部分信息”。

坑2：自由对话式多模态，跑偏率更高

具体表现是：同样的输入，在不同轮次的对话中，结果差异很大；有时候漏掉字段，有时候引用的条目前后不一致。

实测数据对照：

• 状态机式：Success 10/10，证据一致性 91–93%
• 自由对话式：Success 8/10，证据一致性 82–86%

解决办法：用状态机把流程拆开，分步执行。

• S0：意图确认
• S1：视觉识别对齐
• S2：文件证据定位
• S3：最终生成

坑3：一步到位抽取/修复，JSON 合规率掉得很明显

具体表现是：你要求模型输出 JSON 格式的修复建议，它给你的却是“看起来像 JSON 的文本”。字段缺失、类型不对，甚至把示例当成了必须遵守的强规则。

实测对照（长文档+截图异常格式）：

• 一步到位：Success 7/10，JSON 合规率 75%
• 两段式：Success 10/10，JSON 合规率 92%

解决办法：采用两段式强制流程。

• 第一段：先列出所有的异常点，并附上对应的证据条目编号。
• 第二段：再根据第一段的结果，生成最终的 JSON schema。

坑4：视觉边缘噪声导致“自信错误”，尤其遮挡

具体表现是：模型在面对遮挡部分时，依然会给出一个非常具体的判断，但事实上那部分内容根本不可读；或者干脆就漏掉了风险点。

实测数据：

• 清晰截图：Success 10/10，字段准确率 94%
• 遮挡（截掉一半）：Success 6/10，字段准确率 78%
• 在提示中增加了“可见性要求”后，遮挡场景的成功率从 6/10 提升到 8/10

解决办法：在提示词里明确加上“可见性要求”。

模型仅对可读的符号进行判断；不可读的部分用 [UNSURE] 表示，并主动提出需要补传哪部分图片。

坑5：长文档编号漂移（引用看着合理但错位）

具体表现是：模型输出的规则条目编号看着挺像那么回事，但仔细一核对，会发现它和文档的实际结构对不上。意思是说，编号错位了。

解决办法：

• 采用两段式流程：第一段只列出文档的编号和定位信息。
• 第二段再根据第一段的信息，生成结构化的结果。
• 强制使用证据引用格式，禁止模型自行“推断编号”。

最快排查清单（你可以直接照做）

• 每条输出是否都有 locator + quote？没有就补上。
• 是否把流程拆成了 S0/S1/S2/S3 状态机？没拆就先改。
• 需要严格的 JSON 格式吗？需要就用两段式。
• 视觉输入是否存在遮挡或过曝？如果有，提示词里必须允许模型输出 [UNSURE]。

适用提醒

如果你的任务只是“随口总结一下”，那这些工程约束可能显得有点重；

但如果你要做的是需要审阅、校验、且结果可以追溯的交付，那这些坑，踩过一次就够了——建议直接上状态机方案。