自然语言处理:第六十七章 LangChain推出自动化提示优化工具Promptim：一键优化，效率倍增

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上一章介绍了Prompt 工程的方法，但是实际过程中是否可以自动化的去优化prompt

在当前 AI 开发中，提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim ^[1] ，为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词，显著提升开发效率。

Promptim 的设计理念是让开发者只需准备初始提示词、数据集和评估标准，系统便会自动运行优化循环，生成更优质的提示词。该工具与 LangSmith 平台无缝对接，可实现数据集管理、提示词管理、结果追踪等功能。

Promptim 有三大核心优势：

• 大幅节省调试时间，告别繁琐的手动优化
• 引入科学方法论（借鉴 DSPy），使提示词工程更加规范
• 轻松实现跨模型迁移，降低模型切换成本

工具的运行机制包含五个关键步骤：从指定数据集和评估标准，到获取基准分数，再到循环评估优化，最后在测试集验证并可选择引入人工反馈。这一流程既保证了优化的科学性，又兼顾了实用性。

官方介绍，他们的工具与 DSPy 相比，有以下不同：

• 专注于单个提示词的优化，而 DSPy 致力于优化整个"复合 AI 系统"
• 更强调保持人在循环中的作用，包括支持人工反馈环节，而 DSPy 相对更加自动化
• 专注于提示词重写，而 DSPy 提供更广泛的优化方案，如微调和少样本提示等

虽然 Promptim 能够自动完成大部分优化工作，但开发团队建议在关键节点保留人工审核，以确保优化结果符合预期。

官方同时表示，接下来将着力开发动态少样本提示等新功能，并计划与 LangSmith 实现更深度的整合，进一步提升工具的实用价值。

快速入门Promptim 是一个实验性的提示优化库，用于帮助您系统地改进 AI 系统。

Promptim 自动化了对特定任务