【智泊AI】手把手教你Prompt+RAG+微调 | 一文说清！

一、Prompt Engineering

概念：通过设计和优化输入提示（Prompt）来有效引导AI模型生成准确、相关且符合需求的输出的技术。

快速构建应用和性能基准

提示词作为人机交互的API接口，其结构化设计直接影响大模型输出的精度与适用性。通过科学的Prompt Engineering进行LLM性能调优，开发者能够以极低学习曲线挖掘模型的潜在能力。

相较于模型微调或架构改造等复杂方案，这种基于自然语言指令的优化范式不仅实施门槛大幅降低，其边际成本优势更使其成为工业落地的优选策略。

在提升大型语言模型效能的过程中，提示词工程的首要任务是通过快速构建应用原型形成基础参照系。该原型不仅可作为功能验证的初始样本，更重要的是能建立明确的性能基线指标，为后续的模型调优、算法改进等优化措施提供可量化的对比依据。

在使用提示词工程构建好应用之后，要进一步提高模型的性能可以考虑添加外部辅助工具、添加参考内容等手段，这就涉及到RAG、Agents等相关技术。

鉴于提示词工程对LLM的核心作用，在实际应用过程中，使用RAG、微调或其他高级技术之后也应该再次优化提示词，提示词工程贯穿LLM性能优化的过程始终。

在使用提示词工程的时候，要遵循四项核心原则：编写清晰的指令、将复杂任务分解为简单任务、给LLM一定的时间空间思考、系统的测试性能变化。

这些原则看似简单，但实践起来却不容易，要提高提示词技巧应该多学多练。需要的可以踢我。

做好模型的性能评估

只有清晰地了解了模型性能，才能判断各项改进操作是否有效，以下是评估模型性能的一些方法。

外包人工注释：俗称"花钱买判断"，这种原始模式在AI数据领域痛点明显。不仅每单标注成本高企、交付龟速，更因不同标注员的理解偏差导致结果像开盲盒，品控成了老大难问题！

内部人工审核：通过组织内部人员对算法生成内容开展多维度审查，能有效把控合规性与精准度，但存在响应延迟和跨部门协作资源占用问题。

基于模型的评估：借助高阶大语言模型（如GPT-4）构建自动化评估框架，通过语义理解与推理能力对系统输出进行多维量化分析。随着通用领域基座模型在认知智能层面的持续突破，这种新型评估范式在信效度指标上已接近人类专家评审水平。

基于代码的评估：编写一套评估自定义的规则，以评估型输出的特定方面。

准确度指标：如果目标明确，F1、精确度、召回率等数据集指标可以客观地衡量模型的准确性。