高级Prompt优化实战指南：从风格控制到多轮对话的工程化技巧

最新推荐文章于 2025-10-17 22:47:49 发布

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#prompt #LLM #LangGraph #人工智能 #AI大模型 #大模型微调

一. 迭代优化：基于反馈的Prompt进化策略

1.1 优化闭环设计

Markup

初始Prompt → 生成结果 → 人工评估 → 问题分析 → 改进Prompt

代码示例：自动化评估反馈

Python

from openai import OpenAI  
import evaluate  
client = OpenAI()  
rouge = evaluate.load('rouge')  
def evaluate_prompt(prompt, reference):  
    response = client.chat.completions.create(  
        model="gpt-4",  
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]  
    )  
    generated = response.choices[0].message.content  
    return rouge.compute(predictions=[generated], references=[reference])  
# 初始Prompt  
prompt_v1 = "写一篇神经网络介绍"  
score_v1 = evaluate_prompt(prompt_v1, reference_text)  
# 优化后Prompt  
prompt_v2 = """  
以计算机专业大三学生为受众，用比喻手法解释：  
1. 神经网络如何模拟生物神经元  
2. 反向传播的数学直觉  
3. 深度学习与传统机器学习的区别  
要求：  
- 分条目列出  
- 每个要点不超过100字  
- 使用'信号传递'、'梯度'等关键词  
"""  
score_v2 = evaluate_prompt(prompt_v2, reference_text)  
print(f"优化后ROUGE-L提升: {(score_v2['