Databricks：文档抽取从零散修补转向可量化的 Prompt 迭代
- 核心发布：Databricks 博客介绍
ai_extract与 MLflow Prompt Registry 的组合，目标是把文档抽取准确率提升从零散修补转为可衡量、可迭代的流程。 - 工程路径：将文档抽取所用提示纳入 Prompt Registry 管理，在发现字段抽取错误后调整提示，并以统一记录追踪改动效果，减少仅靠个案修补带来的不可复现问题。
- 信息边界：公开摘要未披露具体数据集、准确率提升数值、延迟、成本或客户部署规模。
- 行业意义：文档抽取是合同、票据、报表等非结构化数据进入 AI 工作流的入口之一；提示版本与修正记录进入统一管理后，抽取质量优化可以从个人经验转为可追溯的生产流程。 🔗 Databricks 官方博客