针对当前AI评标审查输出格式问题，提出三级解决方案。问题在于系统输出混合了JSON与解释性内容，影响自动化处理。根本原因为指令遵循偏差和任务复杂性。优化方案包括：第一级提示词优化，强制输出纯JSON；第二级技术后处理，建立可靠数据提取机制；第三级长期规划，包括API参数优化、模型微调和代理工作流。推荐组合策略，预期实现完全符合JSON Schema的输出，支持自动化处理，提升审查效率。

🔍问题分析：当前AI评标审查输出为'JSON+总结'混合格式，导致自动化处理困难。根本原因在于模型在复杂任务中倾向于添加解释性内容，违反了纯JSON输出的要求。

🧩根本原因：指令遵循偏差，模型未能严格区分解释性内容与结构化数据输出；任务复杂性，评标审查需要深度分析，促使模型补充说明辅助决策。

📈三级解决方案：立即实施提示词优化（强制纯JSON输出），建立技术后处理机制（数据提取），长期规划API参数优化、模型微调和代理工作流。

🔧实施建议：推荐组合策略，提示词优化解决90%格式偏差，技术后处理提供100%数据纯净保障，兼顾短期改进与长期稳定性。

🚀预期效果：输出完全符合预定JSON Schema，支持自动化数据处理，提升评标审查效率与可靠性，构建生产级AI评标系统的最佳实践。

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

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 reimport jsondef 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）

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

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

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。