工业大模型结构化输出：质检报告自动生成实验

近期，大模型应用实验室围绕大模型能否稳定生成工业质检报告开展了阶段性实验。质检报告要求字段固定、表述可追溯，而通用大模型的自由文本输出常出现字段缺失、单位混乱或过度推断。我们在脱敏后的3类产线质检记录（约1200份）上，验证了JSON Schema约束解码结合少样本示例的方案。进展与数据：结构化约束下，字段完整率由自由生成的78%提升至99.2%，单位与量纲错误率降至0.5%以下；加入“仅依据检测数据作答”的提示规约后，模型虚构结论的比例从6.8%降至1.1%。下一步计划：将该方法接入产线检测设备的原始数据接口，测试实时数据流下的响应延迟与输出稳定性，并评估7B级小参数模型量化后在边缘侧部署的可行性，为报告自动生成能力向现场下沉做准备。初步结论是，约束解码与提示规约的组合，是当前大模型落地工业文本场景较为务实的路径。