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怎样优化LLM应用的提示词设计以提升输出质量？

2025-08-27

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系统化优化方案

Future AGI平台提供完整的提示词优化工作流：

多版本对比测试でExperiment界面同时部署3-5个提示词变体，系统会自动运行并行测试并生成包含响应质量/稳定性/成本等维度的对比报告
基于评估的迭代：平台内置的Evaluate模块支持用自然语言定义评估标准（如”要求回答包含至少3个数据支持点”），每次修改后自动给出量化评分
センシティブ・ワード・フィルタリング::Protect功能可检测提示词中的模糊表述或潜在有害指令，避免劣质输入导致模型偏差

ベストプラクティス

建议采用”三层优化法”：先通过Dataset模块生成100+测试用例，再使用自动优化功能进行基础优化，最后针对排名前10%的失败案例进行人工精调。平台的数据显示，该方法平均可提升38%的输出质量评分。

この答えは記事から得たものである。未来のAGI：AIアプリケーションのための観測可能性と評価プラットフォームについて

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