Summary: 本文提出 STROT 框架，通过结构化提示和反馈驱动的推理机制，显著提升大型语言模型在结构化数据分析中的可靠性、解释性和稳定性。
Keywords: LLM, Structured Data, Prompt Engineering, Feedback Loop, Reasoning
Authors: Amit Rath
Institution(s): Independent (Personal Capacity)
Problem Background
大型语言模型（LLMs）在自然语言任务中表现出色，但在结构化数据分析中存在显著局限性，包括对数据模式的理解不一致、用户意图与模型输出不对齐，以及缺乏自我纠错机制。 传统单次提示方法缺乏中间推理步骤和反馈机制，导致模型在复杂查询或陌生模式下表现不佳，输出往往不稳定或语义不一致。 论文旨在通过结构化提示和反馈驱动的推理机制，提升 LLMs 在结构化数据分析中的可靠性、解释性和稳定性。
Method
- 核心思想: 提出 STROT 框架（Structured Task Reasoning and Output Transformation），通过多阶段、反馈驱动的结构化提示方法，将 LLMs 嵌入到一个受控的分析循环中，模拟人类分析师的迭代分析过程。
- 具体实现: 框架包含三个核心组件：
- 模式感知上下文构建（Schema-Aware Context Construction）：对数据集进行轻量级模式内省和基于样本的字段分类，提取语义类型（数值、分类、时间等）、统计特征和代表性样本，构建结构化上下文，减少模型对字段的幻觉和语义歧义。
- 目标对齐的提示脚手架（Goal-Aligned Prompt Scaffolding）：基于分析目标、数据模式和样本动态构建提示模板，引导模型生成任务特定的分析计划，明确推理步骤、涉及字段和转换类型，确保输出与用户意图对齐。
- 反馈驱动的输出精炼（Feedback-Based Output Refinement）：将模型输出视为临时结果，通过执行反馈和验证信号触发迭代修正机制，若执行失败（如逻辑错误或语义不匹配），模型会根据错误信息调整输出轨迹，直至成功或达到最大重试次数。
- 关键特点: 框架不依赖固定提示模板或微调参数，而是利用通用的 LLM 能力，通过精心设计的提示和受控执行循环实现鲁棒性，适用于不同数据领域和模型架构。
Experiment
- 有效性: 在 WHO COVID-19 数据集上，STROT 框架在首次尝试中达到 95% 的有效执行率，远高于单次提示基线的 65%；剩余失败案例通过一次重试即可恢复，总体任务完成率达 100%，表明多阶段提示和反馈机制显著提升了可靠性。
- 解释性: 通过盲评，STROT 输出解释性评分达 4.7（满分 5），远高于基线的 2.8，评审者指出结构化计划增强了输出的透明度和可追溯性。
- 效率: 通过仅传递模式摘要和少量样本数据，STROT 显著降低 token 消耗，典型查询总 token 数为 800-1500，大多数查询仅需两次 LLM 调用，推理成本低。
- 实验设置评价: 实验涵盖多种分析任务（如聚合、过滤、排名），查询类型多样，数据模式复杂，设置较为全面；但仅基于单一数据集，缺乏跨领域验证，且未与其他迭代推理框架对比，泛化性和相对优越性评估有待加强。
Further Thoughts
STROT 框架将 LLM 视为模块化推理代理的理念启发我们可以在其他领域（如科学工作流或预测模拟）中探索类似架构，通过多阶段推理提升适应性；反馈驱动的自纠错机制可扩展至代码生成或决策支持系统，利用错误信号作为学习机会；模式感知与动态提示结合的思想可应用于动态或半结构化数据处理，通过上下文增强语义理解能力。