要让大模型高效辅助数据标注，关键是以结构化提示进行清晰提问：明确角色与目标、严谨的标签定义与边界、固定的可解析输出格式、覆盖典型与边界的示例与反例，并引入拒答与澄清、自检与二次复核的质量闭环。不同任务类型（分类、抽取、关系与理由标注）采用匹配模板，输出包含置信度与证据跨度，便于审计与纠错。结合国内模型的合规与本地化优势、国外模型的复杂理解与长上下文能力，通过混合架构、分层路由与缓存优化，可在生产环境以可控成本实现稳定、一致、可验证的标注成果。