提示工程101第十三课：两种提示词优化技术

随着AI语言模型日益强大，与其交互所使用的提示词质量变得越来越重要。优化的提示词可以产生更准确、更相关、更有用的响应，从而提升AI应用的整体表现。本教程旨在为学习者提供实用技术，以系统性地提升提示质量。

本文重点介绍了两种关键的提示词优化策略：A/B测试提示和迭代优化。这些方法对于提升AI驱动应用的有效性和效率至关重要。

我们首先需要准备性能评估指标：

对于A/B测试：

对于迭代优化：

整个教程将通过实际示例来展示这些技术，为学习者提供提示优化的动手经验。

在本教程结束时，学习者将掌握以下技能：

✅进行提示A/B测试的实用技巧

✅理解提示的迭代优化过程

✅能够定义和使用指标评估提示效果

✅熟练使用LangChain进行提示优化的实践经验

这些技能将帮助学习者系统性地改进与语言模型的交互，从而打造更高效的AI应用。

A/B 测试提示词

我们从 A/B 测试开始，比较在特定任务下不同提示语的表现。

首先准备两段提示词：

然后写一个用 A/B 测试的评估函数：

执行 A/B 测试：

迭代优化

现在我们来演示如何通过迭代的方式改进一个提示词。

定义一个优化提示词的函数：

（文：PyTorch研习社）