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作者 | GodStart 导读 随着AI浪潮的兴起越来越多的应用都在利用大模型重构业务形态在设计和优化Prompt的过程中我们发现整个Prompt测评和优化周期非常长因此我们提出了一种Prompt生成、评估与迭代的一体化解决方案以解决Prompt测评和优化过程中的挑战加快业务和大模型结合的速度。 全文6796字预计阅读时间17分钟。 01 背景
随着大模型技术在互动AI应用中的探索和实践我们见证了其在用户体验和平台互动氛围方面的显著成效。这种技术不仅改善了用户互动率和参与时长还为提供更丰富的互动体验开辟了新途径。基于这一认识我们设定了三个关键的发展目标首先扩大大模型在不同互动场景中的应用范围覆盖更多的内容和用户群体其次提高大模型在处理各种互动需求时的能力以适应更广泛的垂直领域最后持续创新和完善基于大型模型的AI应用不断优化和重构互动模式。这些目标的实现将极大地提升用户的参与度同时使我们的平台互动体验方面保持领先。
在这些策略的实施过程中一系列关键的挑战和痛点逐渐显现。首先是数据分散的问题多种类型的资源数据散布在不同的消息队列中使得数据集成变得复杂并导致了架构上的重复。其次目前的Prompt评估过程过分依赖人工参与这不仅降低了工作效率也延迟了Prompt更新和部署的速度。此外缺乏一个有效的数据飞轮机制使我们难以获得全面和清晰的数据反馈从而制约了对模型输出内容表现的准确评估和快速迭代决策。最后许多基于大模型的应用需求在处理流程上高度一致但却需要分别编写多套代码导致了资源和时间的浪费。
为应对这些挑战我们提出构建一个大模型应用开发实践平台。此平台旨在简化AI应用的数据集成、Prompt评估和模型迭代流程通过消除不必要的重复和冗余操作提高整体效率和产出效果。平台通过集中管理和分析AI产生的数据为AI应用提供更精准的数据支持使Prompt生成过程更加优化。这不仅加速了AI应用的迭代速度也为持续优化模型提供了坚实的基础。通过该平台我们期望在提供高质量AI互动体验的同时实现AI技术的高效、可靠落地。
02 基础知识
2.1 提示工程Prompt Engineering
尽管一些大模型如GPT、文心一言拥有强大的语言理解和生成能力但通常缺乏针对特定任务的直接优化。这时往需要通过提示工程Prompt Engineering优化大模型的输出。 提示工程可以帮助模型更好地理解特定任务的需求提高模型在该任务上的性能同时节省时间和资源提高用户体验。
2.2 提示工程的生命周期
和传统的研发周期一样提示工程也有用自己的生命周期提示工程的生命周期一般分为以下几个步骤。
需求分析确定模型需要完成的具体任务和目标以及预期的输出标准。
数据收集与预处理收集与任务相关的数据进行必要的清洗和预处理。
初始Prompt设计根据需求设定初始的Prompt。一般会根据特定的任务确定Prompt关键词期望输出等。
测试与评估使用设计的Prompt对模型进行测试评估其输出质量。
Prompt优化根据测试结果对Prompt进行迭代优化以提高输出的准确性和相关性。
集成与部署将优化后的Prompt集成到实际应用中。
持续监控与调整在实际应用中持续监控模型表现根据反馈进行调整。
一般情况下Prompt的测评和优化是一个不断循环的过程直到Prompt的表现符合预期才会进行集成和部署在部署后也需要对生产环境所产生的数据进行及时的监控以便进行进一步的调整和优化。 △提示工程生命周期
03 大模型应用开发实践平台
3.1 平台简介
为了解决上述提到的痛点问题我们搭建了一个大模型应用开发实践平台此平台专为互动AI应用设计旨在统一管理和优化基于资源信息生成的互动内容。平台实现了数据流的统一接入和大型语言模型的集中调用极大地简化了内容生成和处理流程。该平台目前主要拥有六大能力其整体架构如下图所示。
Prompt评估支持根据资源类型进行精确测评如针对高关注度资源的专项评估。通过在线数据抽样技术确保测评结果的准确性和可靠性。
Prompt托管提供一站式的Prompt管理服务包括Prompt的上线和托管确保Prompt的有效管理和应用。
资源选配支持互动AI应用自由选择并一键接入各类资源为不同类型的互动AI应用提供灵活的资源配置选项。
模型切换平台提供了应用级别的底层大模型一键切换功能应用可根据需求在小流量和全流量环境中灵活切换底层模型。
流量控制根据各个互动AI应用对大型模型资源的需求实现了精细化的应用级别流量控制。
数据飞轮支持保存请求的上下文信息并与数据团队协作打造应用级别的数据飞轮帮助AI应用的速度发展。 3.2 Prompt测评与发布
3.2.1 Prompt测评
大模型应用开发实践平台的推出极大地提高了Prompt测评的速度和效率将原本依赖人工操作的繁杂过程转换为了高效的自动化流程用户只需要提出Prompt选择一定的测评条件后等待结果即可。通过下面的Prompt测评流程图我们不难看出该平台在Prompt测评方面的主要优点包括
1、高效的数据选取与处理用户可以在平台中直接选取特定类型的资源数据如热点资源进行测评。平台自动提取与这些资源相匹配的数据并依据用户的配置需求快速组装prompt。这不仅提升了数据处理的速度也保证了测评的随机性和准确性。
2、多模型同时测评的能力平台支持同时选取多组模型进行测评这允许用户比较不同模型的性能确保测评结果的可靠性和客观性。这种方法有效地控制了无关变量使测评结果更为准确和可信。
3、评测流程的整体优化平台将测评生成的内容持久化存储到结果表中保障了数据的完整性和可追溯性。这种优化不仅提高了测评过程的效率也增强了评测结果的稳定性和可靠性。 △Prompt测评流程
3.2.2 Prompt上线
大模型应用开发实践平台提供一站式的Prompt管理服务包括Prompt的上线和托管确保Prompt的有效管理和应用。如流程图所示一旦Prompt评测完成并满足预定标准以下步骤将被自动化执行确保Prompt的迅速和无缝上线
1、自动化流程启动评测满意度达到设定阈值人工确认后自动触发上线流程。
2、上线前检查系统进行最终检查包括但不限于模型输出内容的准确性、适用性和合规性。
3、分流测试选择性地在小流量用户群体中测试Prompt评估其实际效果确保其性能符合预期。
4、全流量部署一旦分流测试表明Prompt表现良好系统将其部署到全流量环境。
5、性能监控Prompt上线后平台将持续监控其性能确保其稳定性和效率。
至此我们的平台完成了Prompt测评和上线的全流程高效覆盖。 △prompt测评上线流程图
3.2.3 打通QEPQuality Evaluation Platform
尽管自动化工具已经在提升效率和降低人力成本方面取得了显著成效但Prompt的质量评估仍然依赖于人工审核。这一过程不仅耗费时间而且容易受到主观判断的影响限制了Prompt迭代的速度和规模。此外随着互动AI应用的日益增长和复杂化对于评估机制的要求也随之提高传统的人工评估方法已难以满足现代化、大规模AI应用的迅猛发展需求。
为了解决这些挑战并进一步提升Prompt评估的自动化程度我们决定接入QEP平台。QEP平台能够利用先进的大模型能力对Prompts的效果进行自动评估和打分大幅释放人力资源让开发团队能够专注于更高价值的创造性工作。通过整合QEP的自动化评估工具我们的大模型应用开发实践平台将能够更精确、更快速地迭代Prompt同时确保每次发布的Prompt都符合高质量标准。这不仅加速了Prompt的优化周期还为用户提供了更加丰富和精准的互动体验。 △平台Prompt测试上线全景图
通过QEP的集成平台的能力得到了全方位的提升从而实现了在Prompt生命周期中的每一个环节的全面覆盖和优化。提高了Prompt的自动化生成和优化效率也加速了AI互动应用的整体发展为用户提供了高质量的互动体验。
3.3 构建数据飞轮
平台已经实现了Prompt的测评和上线全流程但对于Prompt在线上的实际表现和用户接受度的直接反馈仍然缺乏。为了弥补这一信息差我们提出构建数据飞轮旨在快速获取并分析用户对大模型生产的互动物料的反应。这一步骤对于持续提升Prompt的质量和互动效果至关重要。
3.3.1 飞轮数据基础
数据分析是构建飞轮环节中最重要的一环平台作为所有互动AI应用的大模型接入层天然的拥有数据层面的优势以平台为基础构建飞轮数据分析主要有下面几个步骤。
1、互动数据的捕获平台作为所有互动AI应用与大模型交互的枢纽捕获所有大模型产出的物料信息。这包括互动量、展现量等关键指标为后续分析提供原始数据。
2、数据仓储与集成通过将这些信息与数据仓储系统结合我们能够精确地追踪每个互动AI应用的表现。这些数据被整合成一个全面的视图便于进行深入分析和洞察提取。
3、细化的Prompt级别飞轮支持更细化的prompt级别的数据飞轮使业务方能够在prompt级别查看效果和用户反馈。这种细化的视角使得优化过程更具针对性。
4、报警机制与反馈循环当某个prompt产生的物料信息获取的线上收益低于预期或平均值时自动报警机制触发通知业务方可能存在的问题。这一机制确保及时发现并纠正低效的Prompt。
5、数据解析与保存对每日互动量top的数据进行格式解析和保存作为大模型精调的基础数据。这些数据将直接用于优化模型的精确性和响应度。 △平台数据分析流程图
在上面的基础之上我们产出了三分重要数据
1、日常报表与分析产出日常的业务报表提供持续的数据监控和业务分析为决策提供支撑。
2、问题报警与处理低于预期的报警与报表及时指出哪些Prompt需要关注和优化确保业务效率。
3、精调数据准备利用top数据作为精调大模型的关键输入不断完善模型以适应不断变化的用户行为和市场趋势。
通过这种方式平台的数据飞轮不仅成为了优化Prompt的强大工具也成为了提升整个AI互动系统效能的关键环节。这一全面的数据驱动方法保证了Prompt的生成不仅基于理论和预测而且能够实时反应和适应真实的用户反馈和市场动态。
3.3.2 飞轮的全景
平台的数据产出为我们的飞轮拼上了最后一块积木至此我们包含三个互相依赖且协同工作的关键部分生产环境的真实数据生成、平台的数据分析以及Prompt的迭代优化的飞轮已经成型。以下是其几个关键的环节。
实时数据采集在生产环境中部署的Prompt不断地产生数据这些数据反映了用户的互动和反馈。这些实时数据通过平台进行捕获和分析为后续的Prompt优化提供了宝贵的输入。
持续优化循环基于这些分析结果我们不断调整Prompt的内容和策略以更好地满足用户需求并提高互动效率。这种迭代过程确保了Prompt能够适应用户行为的变化和市场趋势。评估与上线
评估与上线经过平台的评估后经过优化的Prompt被快速推送到生产环境。在这里它们继续产生数据进一步丰富飞轮的数据源。
闭环数据流生产环境中产生的数据再次被平台捕获并分析形成了一个自我强化的闭环数据流。这个过程不仅提高了Prompt的即时性和相关性而且确保了Prompt的生成和迭代过程紧密地与用户反馈和市场动态同步。
通过数据飞轮我们实现了数据驱动的Prompt优化确保每个Prompt的生成都是基于最新的市场和用户数据。这种全面的数据驱动方法不仅增强了Prompt的实用性和吸引力还提高了整个AI互动系统的性能和效率为用户提供了更加个性化和富有吸引力的互动体验。
04 平台应用场景
通过调研发现各大内容平台中我们也发现存在大量用户在评论区与 “虚拟角色” 互动的行为比如蜜雪冰城账号在评论区出现引起用户大量互动。所以我们提出假想是否可以在评论区中植入相关的AI角色利用大模型的推理能力和资源本身的内容信息让大模型扮演某一类角色在资源的评论区进行互动。增强“消遣娱乐动机”并撬动用户破冰充分激发互动行为为用户提供情绪价值满足。
4.1 AI角色的Prompt测评和优化
在平台推出前AI角色的Prompt测评和优化过程效率低下充满挑战。这个传统过程需要团队在数据分析后手动进行大量操作和多次迭代常常耗时数周至数月延缓了AI角色的应用部署。通过平台构建我们彻底改变了这一局面。其集成的自动化工具和高效的数据处理能力极大提升了测评和优化速度从原本的数周缩短至仅几天。这种效率的飞跃意味着AI角色可以迅速投入社交媒体互动大大加快了整体部署过程。此外平台的一键式操作功能进一步简化了AI角色优化后的推广应用过程避免了再次开发和上线的繁琐流程。总的来说平台不仅显著加快了AI角色的Prompt优化速度也提高了整体的部署效率和灵活性为社交媒体互动带来了更快速、流畅的AI应用体验。
4.2 构建AI角色Prompt遇到的问题和解决方案
虽然有着平台的提效但在Prompt构建过程中下面这些困难还是拖慢了AI角色Prompt的生成速度。 复杂语境理解错误 在Prompt构建过程中我们遇到了新兴网络用语和含有特定文化背景的幽默梗的理解挑战。尽管大型语言模型具备强大的语言处理能力它们在理解这些复杂语境时仍然表现出困难。为了解决这一问题我们实施了细致的数据注释策略对数据集中的这些难点内容进行了详细的上下文注释并赋予它们准确的情感标签从而确保模型能够在正确的语境下理解和运用这些特定表达。同时我们设计了包含清晰解释性描述的prompt这些prompt旨在帮助模型更准确地把握用户的意图并据此生成响应。通过这些改进模型现在能够更好地理解并回应那些具有特定文化色彩的网络用语和幽默梗。 One Sample Shot 我们初步尝试了Few-Shot Learning方法期望通过提供少量精选的样本来指导模型的理解和生成。然而我们发现当示例过多时模型容易过拟合这些具体的样本而不能泛化到新的、未见过的情况。此外处理大量的Few-Shot 示例也增加了计算负担降低了响应的效率。在Zero-Shot Learning尝试中我们发现模型有时无法准确把握复杂的网络用语和文化梗的语义尤其是当这些梗涉及到细微的情感或讽刺成分时。此外缺乏具体示例导致模型在生成响应时缺乏上下文相关性。鉴于上述方法的局限性我们最终采取了One-Sample Shot的策略。我们为每个Prompt提供一个精心挑选的样本这个样本足够具代表性能够涵盖特定语境下的语义和情感。这个简单的示例帮助模型建立起对特定网络用语或梗的基本理解框架。例如对于一个流行的网络梗我们不仅提供了梗本身的样本还包括了关于其起源、使用场景和预期反应的描述。这样的单一但信息丰富的示例使得模型能够在不过度依赖大量样本的情况下更好地理解和适应新的用语和梗。通过One-Sample Shot我们成功地平衡了模型的泛化能力和个性化响应的需求使AI角色能够更加精确地与用户进行互动同时也确保了计算资源的高效利用。
4.3 AI角色效果
在评论区上线了AI角色后用户的参与意愿和评论区活跃度明显增高有效的带动了评论氛围。AI角色的评论也收到了广大网友的喜爱纷纷对其点赞和回复。下面是几张AI角色的效果展示图。 05 总结与展望
通过构建大模型应用开发实践平台我们已经成功实现了Prompt的测评、上线以及持续监控和调整的全流程显著加速了互动AI应用的迭代速度。但同时我们也面临着新的挑战互动业务场景的复杂化多样化使得大模型输出的内容并不总是完全符合具体场景的需求。为了解决这个问题我们计划引入更为先进的精调技术如 Supervised Fine-Tuning (SFT) 和 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)。这些技术将使我们能够对大模型进行更深层次的定制和优化从而确保模型输出能够更好地适应复杂的互动场景。
——END——
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