Prompt的生命周期 - Portkey

了解如何全面掌握大型语言模型（LLM）的提示生命周期，从初始设计到生产监控的全流程管理。本指南将为AI团队提供实用的提示工程方法，帮助构建、测试和维护高效的提示。

提示生命周期的阶段

1. 构思与配方

在输入第一条指令之前，提示的设计工作就已经开始了。就像规划一个新功能一样，明确目标是成功的关键。

以下是构思阶段的核心步骤：

• 规划目标：明确AI需要完成的具体任务，就像编写验收标准一样，目标越清晰，结果越理想。
• 编写精确指令：避免模糊的提示，以免AI产生不符合预期的输出。
• 选择提示策略：根据任务需求选择合适的提示方法，例如零样本、少样本或微调模型。

通过以上步骤，你可以为提示的设计奠定坚实的基础。

2. 测试与优化

设计完成后，需要对提示进行测试和优化，以确保其能够满足需求。

• 措辞优化：小的措辞调整可能显著改善输出。例如，将“审阅此代码”改为“您是一名高级Python开发人员，正在审阅此代码”，通常会带来更详细的反馈。
• 尝试新方法：例如使用“思维链”提示法，逐步引导模型完成复杂任务。
• 模型对比测试：在不同模型（如GPT-4）上运行提示，选择最适合任务需求的模型。

假设你正在构建一个代码审查助手，初始提示可能是：

检查此代码的错误和改进。

经过优化后，可以改为：

查看以下Python代码：
1. 潜在错误
2. 性能问题
3. 安全漏洞
4. 违反风格指南

解释发现的每个问题，并用示例代码提出修复建议。

通过A/B测试不同版本的提示，逐步优化，直到达到理想效果。

3. 优化和扩展

当提示通过测试后，需要为其生产环境的使用做好准备。

• 自动化提示：通过设置提示模板，动态调整提示内容以适应不同输入和场景。
• 动态提示：根据用户行为或数据库数据实时调整提示内容，确保提示的灵活性和适应性。

这种优化可以让提示在实际应用中更加高效和智能。

4. 评估与监控

提示上线后，需要持续监控其表现，确保输出质量和系统稳定性。

• 核心指标：定义并跟踪关键性能指标，例如输出准确率、幻觉率（事实错误率）和响应时间。
• 日志记录与可观察性：监控输入变化、模型响应模式、错误类型及代币使用情况。
• A/B测试：通过对照实验，验证不同提示版本的性能差异，并持续优化。

通过这些措施，可以确保提示在生产环境中的稳定性和高效性。

5. 治理与安全

提示的安全性和治理是生命周期管理中不可忽视的部分。

• 输出安全：设置护栏，过滤不需要的内容，避免有害输出。
• 防御注入攻击：防范用户试图通过恶意输入覆盖提示内容。
• 访问权限管理：通过基于角色的权限控制，确保提示的修改和使用安全可靠。

通过以上措施，可以有效保障提示的安全性和合规性。

提示生命周期管理的最佳实践

• 选择全面的提示管理工具：使用如Portkey这样的工具，可以在一个平台上完成版本控制、测试和性能跟踪，简化工作流程。
• 标准化开发流程：利用提示游乐场测试变体、记录迭代历史，并通过系统测试验证提示在不同场景下的表现。
• 设置性能跟踪和安全措施：通过内置监控功能，及时发现问题并优化提示性能。

通过这些最佳实践，可以显著提升提示工程的效率和效果。

总结

提示生命周期的管理贯穿从设计到生产的每个阶段。通过构思、测试、优化、监控和治理等环节的精细化管理，可以确保提示的高效性和安全性。选择合适的工具和方法，将帮助团队更好地应对提示工程中的挑战。

原文链接: https://portkey.ai/blog/lifecycle-of-a-prompt