概述
精心设计的提示词是提升 AI 输出质量最快的手段。我们将提示词视为代码：在 Git 中进行版本控制，针对您所在领域的数百个真实案例进行测试，并针对每个模型进行优化。 Claude、GPT 和开源模型对不同的模式有不同的响应方式，因此我们为每个模型量身定制策略。变更在上线前均以基线进行衡量，成本优化确保您不会在小模型就能处理好的任务上浪费 token。
核心能力
模型特定设计
每个模型系列都需要独特的方法。我们根据您的任务和目标模型的实际效果，选择并组合思维链推理、少样本示例和结构化输出格式等技术。
自动化评估
每次提示词变更都会针对从您领域提取的数百个测试用例运行。准确率、连贯性、安全性和特定任务指标均自动衡量，回归问题在触达用户之前就被发现。
A/B 测试与版本控制
多个提示词变体在生产环境中通过流量分割并行运行。统计分析以置信区间确定获胜者。绝不凭直觉做决策。
成本优化
我们实施提示词缓存、高效的 token 格式化和智能模型路由。简单请求交给快速且经济的模型，复杂任务交给前沿模型，在不降低质量的前提下削减成本。
交付成果
- 优化后的提示词库，附带完整文档和版本历史
- 集成 CI/CD 的自动化评估框架
- 包含基线对比和成本分析的性能报告
技术栈
LangSmithPromptfooBraintrustPythonTypeScript