通过功能测试掌握及时工程：可靠LLM输出的系统指南

优化大型语言模型（LLM）的提示很快就会变得复杂。虽然最初的成功似乎很容易 - 使用专业角色，清晰的说明，特定格式和示例，但会发现矛盾和意外的失败。较小的提示更改可能会破坏以前工作的方面。这种迭代，反复试验的方法缺乏结构和科学严格。

功能测试提供了解决方案。受科学方法论的启发，它使用自动输入输出测试，迭代运行和算法评分，以使工程迅速的数据驱动且可重复。这消除了猜测和手动验证，从而实现了有效且自信的及时完善。

本文详细介绍了一种掌握及时工程的系统方法，以确保可靠的LLM输出甚至用于复杂的AI任务。

在及时优化中平衡精度和一致性

在提示中添加许多规则可能会产生内部矛盾，从而导致不可预测的行为。从一般规则开始并添加异常时，尤其如此。具体规则可能与主要指令或彼此相抵触。即使是较小的更改（重新计算说明，重新单词或添加详细信息）也可以改变模型的解释和优先级。过度规格增加了结果有缺陷的风险；对于一致的相关响应，找到清晰度和细节之间的正确平衡至关重要。手动测试具有多种竞争规格的压倒性。必须优先考虑可重复性和可靠性的科学方法。

从实验室到AI：可靠的LLM响应的迭代测试

科学实验使用重复以确保可重复性。同样，LLM需要多次迭代来解释其非确定性。由于固有的响应可变性，单个测试不够。建议至少每例用例迭代以评估可重复性并确定不一致。当优化具有众多竞争要求的提示时，这一点尤其重要。

系统方法：及时优化的功能测试

这种结构化的评估方法包括：

• 数据固定装置：预定义的输入输出对，旨在测试各种要求和边缘情况。这些代表了在不同条件下有效评估的受控方案。
• 自动测试验证：与实际LLM响应的预期输出（来自固定装置）的自动比较。这样可以确保一致性并最大程度地减少人为错误。
• 多次迭代：每个测试案例的多次运行，以评估LLM响应变异性，反映科学三份。
• 算法评分：目标，定量评分结果，减少手动评估。这为数据驱动的提示优化提供了明确的指标。

步骤1：定义测试数据固定装置

创建有效的固定装置至关重要。固定装置不仅仅是任何输入输出对；必须仔细设计它以准确评估LLM性能以达到特定要求。这需要：

1. 对任务和模型行为的透彻理解，以最大程度地减少歧义和偏见。
2. 对算法评估的远见。

固定装置包括：

• 输入示例：涵盖各种情况的代表性数据。
• 预期输出：预期的LLM响应在验证过程中进行比较。

步骤2：运行自动测试

定义固定装置后，自动测试系统地评估了LLM性能。

执行过程：

1. 多次迭代：多次将相同的输入馈送到LLM（例如五个迭代）。
2. 响应比较：将每个响应与预期输出进行比较。
3. 评分机制：每个比较会导致通过（1）或失败（0）得分。
4. 最终得分计算：分数汇总以计算代表成功率的总分。

示例：从文章中删除作者签名

一个简单的例子涉及删除作者签名。固定装置可能包括各种签名样式。验证检查输出中的签名缺失。完美的分数表明成功删除；较低的分数突出显示需要及时调整的区域。

这种方法的好处：

• 通过多次迭代可靠的结果。
• 通过自动化有效的过程。
• 数据驱动的优化。
• 及时版本的并排评估。
• 快速迭代改进。

系统及时测试：超越及时的优化

这种方法超出了初始优化的范围：

1. 模型比较：有效地比较了同一任务上的不同LLM（Chatgpt，Claude等）和版本。
2. 版本升级：模型更新后验证提示性能。
3. 成本优化：确定最佳性能与成本比率。

克服挑战：

主要的挑战是准备测试固定装置。但是，在减少调试时间并提高了模型效率的情况下，前期投资可显着回报。

快速的优点和缺点：

优点：

• 持续改进。
• 更好的维护。
• 更灵活。
• 成本优化。
• 节省时间。

挑战：

• 初始时间投资。
• 定义可测量的验证标准。
• 多个测试的成本（尽管通常可以忽略不计）。

结论：何时实施这种方法

这种系统的测试并不总是必要的，尤其是对于简单的任务。但是，对于需要高精度和可靠性的复杂AI任务，这是无价的。它将及时的工程从主观过程转变为可衡量，可扩展且健壮的过程。实施它的决定应取决于项目复杂性。对于高精度的需求，这项投资值得。

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