北京
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文档里明明没写年度总成本，模型却能给出答案。这不是幻觉，而是一种被设计出来的能力。
有人分享了一个思路：让模型去"提取"那些文档中并不存在、但可以由已有数值推导出来的值。换句话说，模型不是从字里行间找答案，而是先找到能用的数字，再算出你要的那个结果。
提取和推导，是两件事
常规的文档抽取，目标是把已经写在纸面上的信息捞出来——合同金额、日期、产品型号。这类任务考验的是定位和识别。
而这个思路把边界往外推了一步：你问的是"使用某产品一年的成本"，文档里可能只有单价、数量、周期这些分散的数值。模型要做的，是判断哪些已有值能支撑这个推导，然后完成计算。
分享者的评价很直接：这非常聪明。它绕开了"文档里没有就答不出"的限制，把抽取变成了一个带推理的动作。
为什么值得留意
企业文档里的很多关键指标，本来就不是现成写好的。年度成本、总用量、折算后的单价，往往散落在多个字段里，需要一步计算才能得到。
如果模型能稳定地做这件事，抽取类工具的适用范围会明显变宽——从"找信息"变成"算信息"。
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