Efficient Table QA via TableGrid Navigation and Progressive Inference Prompting
基于表格网格导航与渐进式推理提示的高效表格问答
🧭 表格问答提示工程
IIIT Allahabad · Karlsruhe Institute of Technology
提出两种无需训练的提示框架 TGN 和 PIP，结构化解耦表格导航与推理，并可蒸馏为小模型监督信号
📌 工作参考价值（4 点）
- TGN 的三模块循环 将表格推理分解为行导航、列导航、答案精炼，可复用于电商商品表格问答、客服对比查询等场景，提高定位准确率和可解释性。
- PIP 的显式列约束 先强制识别相关列再过滤行，适用于结构化查询生成（如 Text2SQL），在推荐理由生成或属性抽取中可减少幻觉、提高检索精度。
- 低资源监督蒸馏 将 TGN/PIP 推理过程作为 fine-tuning 模板，在资源有限时让小模型逼近大模型效果，适合电商中大规模表格处理的成本控制。
- 免训练快速迭代 无需微调即可通过提示工程提升现有 LLM 的表格推理能力，适合业务快速验证和上线。