Prompt Engineering 简明教程

Task-Specific Metrics - 定义特定任务的评估标准对于衡量提示在为每个特定任务实现预期成果方面所取得的成功至关重要。例如，在情感分析任务中，通常使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估模型的性能。

Language Fluency and Coherence - 除了特定任务的指标外，语言流畅度和连贯性也是提示评估的重要方面。BLEU 和 ROUGE 等指标可用于比较模型生成的文本与人工生成的参考文本，从而深入了解模型生成连贯且流畅的响应的能力。

Expert Evaluation - 让熟悉特定任务的领域专家或评估人员参与进来可以为模型的输出提供宝贵的定性反馈。这些专家可以评估模型响应的相关性、准确性和上下文，并识别任何潜在问题或偏差。

User Studies - 用户研究涉及让真实的用户与模型进行交互，并收集他们的反馈。这种方法可以为用户满意度、改进领域以及用户对模型生成响应的整体体验提供宝贵的见解。

Automatic Metrics - 自动评估指标是对人工评估的补充，它提供对提示有效性的定量评估。准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标通常用于各种任务中的提示评估。

Comparison with Baselines - 将模型的响应与基线模型或黄金标准参考进行比较可以量化通过提示工程实现的改进。这种比较有助于了解提示优化工作的成效。

Context Preservation - 对于多轮对话任务，监视上下文保留至关重要。这涉及评估模型是否考虑了先前互动的内容，以便提供相关且连贯的响应。能够有效维护上下文的模型有助于提供更流畅、更引人入胜的用户体验。

Long-Term Behavior - 评估模型的长期行为有助于评估它是否能够记住并整合来自先前互动中的相关背景。这种能力在持续对话中特别重要，以确保响应一贯且适合上下文。

User Feedback Analysis - 分析用户反馈是提示工程的一项宝贵资源。它可以帮助提示工程师识别模型响应和提示设计中的模式或反复出现的问题。

Iterative Improvements - 基于用户反馈和评估结果，提示工程师可以迭代更新提示，从而解决痛点并增强整体提示性能。这种迭代方法可以持续改进模型的输出。

Bias Detection - 提示工程应包括检测模型响应和提示表述中潜在偏差的措施。实施偏差检测方法有助于确保语言模型输出公平、无偏见。

Bias Mitigation - 解决和减轻偏差是创造公平和包容性语言模型的基本步骤。提示工程师必须在设计提示和模型时牢记公平性和包容性。

Real-Time Monitoring - 实时监视允许提示工程师迅速检测问题并提供即时反馈。这种策略可以确保提示优化并增强模型的响应性。

Regular Evaluation Cycles − 设置定期评级周期，可以让提示工程师追踪提示性能随时间推移的变化。有助于衡量提示更改的影响，并评估提示工程工作的有效性。

Task Relevance − 确保评估指标与提示工程项目的特定任务和目标一致，对于有效的提示评估至关重要。

Balance of Metrics − 使用结合自动化指标、人工评估和用户反馈的平衡方法，提供了提示有效性的全面见解。

Customer Support Chatbots − 监视客服聊天机器人中的提示有效性，确保对用户查询提供准确且有用的回复，从而改善客户体验。

Creative Writing − 提示在创造性写作任务中的评估有助于生成在语境中适当且引人入胜的故事或诗歌，增强语言模型的创造性输出。