Prompt工程进化论：从文本调整到结构化优化，解锁AI性能上限

核心洞察与关键发现

Prompt优化已演进为一套结构化流程，其核心在于定义清晰的成功标准（如准确率、F1值、BLEU/ROUGE或特定业务指标），并辅以不可妥协的约束条件（如输出格式、延迟、成本、安全性）。评估体系需兼顾主要指标与辅助约束，并对LLM评审的潜在偏差进行严格管控，如随机化响应顺序、长度归一化及结构化评分。数据准备是关键，需确保评估数据能统计学意义上代表生产环境的输入分布。

战略分析与趋势预判

Prompt优化不再是零散的文本调整，而是转化为一个可控的搜索问题。通过将Prompt分解为指令、约束、推理、模式和示例等模块，并定义系统化的编辑算子（如重述、增删、重排、替换），可实现对Prompt空间的结构化探索。候选生成方法包括元Prompting、进化搜索、失败感知精炼及基于强化学习的优化，各有优劣。为提高效率，需引入多样性过滤和竞速评估算法，以降低计算成本。最终，所有Prompt上线前必须通过人工审计，确保格式、延迟、成本及安全性等硬性约束的满足，防止自动化评估遗漏的失效模式。

Not so Prompt: Prompt Optimization as Model Selection

Here’s a framework for prompt optimization: Defining Success: Metrics and Evaluation Criteria Before collecting any data, establish what success looks like for your specific use case. Choose a primary metric that directly reflects business value—accuracy for classification, F1 for imbalanced datasets, BLEU/ROUGE for generation tasks, or custom domain-specific

GojiberriesGaurav