掌握提示工程與功能測試：可靠LLM輸出的系統化指南

為大型語言模型創建有效的提示通常開始時看起來很簡單……但事情不總是這樣。最初，遵循基本的最佳實踐似乎就足夠了：採用專家的角色，寫清楚的指示，要求特定的回應格式，並包含幾個相關的例子。但隨著需求的增加，矛盾出現了，即使是微小的修改也可能引入意想不到的失敗。在一個提示版本中運行良好的東西，突然在另一個版本中失效。

如果你曾經感到被困在無止境的試錯循環中，調整一條規則卻看到另一條失敗，你並不孤單！事實是，傳統的提示優化明顯缺乏一種結構化的、更科學的方法來確保可靠性。

這就是提示工程的功能測試派上用場的地方！這種方法受到實驗科學方法的啟發，利用自動化的輸入-輸出測試，進行多次迭代和算法評分，將提示工程轉變為一個可測量的、數據驅動的過程。

不再需要猜測。不再需要繁瑣的手動驗證。只需精確且可重複的結果，讓你能夠高效且自信地微調提示。

在這篇文章中，我們將探討一種系統化的方法來掌握提示工程，確保你的大型語言模型（LLM）輸出即使在最複雜的人工智慧任務中也能高效且可靠。

在提示優化中平衡精確性和一致性

在提示中添加大量規則可能會導致規則之間的部分矛盾，並引發意想不到的行為。這在遵循從一般規則開始，然後跟隨多個例外或具體矛盾用例的模式時尤其如此。添加具體的規則和例外可能會與主要指令發生衝突，並可能彼此衝突。

看似微小的修改可能會意外影響提示的其他方面。這不僅在添加新規則時如此，還包括在現有規則中添加更多細節，例如改變指令的順序或僅僅重新措辭。這些微小的修改可能會無意中改變模型解釋和優先考慮指令集的方式。

你在提示中添加的細節越多，意外副作用的風險就越大。試圖為任務的每個方面提供過多細節，會增加獲得意外或變形結果的風險。因此，找到清晰性和高規格之間的正確平衡是至關重要的，以最大化回應的相關性和一致性。在某一時刻，修正一個要求可能會破壞其他兩個，造成在優化過程中向前邁一步卻又退後兩步的沮喪感。

手動測試每個變更很快就會變得不堪重負。當需要優化必須遵循多個競爭規範的提示時，尤其如此。這個過程不能僅僅是針對一個要求逐一修改提示，希望之前的指令不受影響。它也不能是一種選擇例子並手動檢查的系統。一種更好的過程應該專注於確保提示優化的可重複性和可靠性。

從實驗室到人工智慧：為什麼測試LLM回應需要多次迭代

科學教導我們使用重複實驗來確保可重複性，並建立對實驗結果的信心。我在化學和生物學的學術研究中工作了十多年。在這些領域，實驗結果可能受到多種因素的影響，導致顯著的變異性。為了確保實驗結果的可靠性和可重複性，科學家通常使用一種稱為三重複的方式。這種方法涉及在相同條件下進行三次相同的實驗，讓實驗變異在結果中變得不那麼重要。對結果進行的統計分析（標準均值和標準差），主要在生物學中，允許實驗的作者確定結果的一致性，並增強對發現的信心。

就像在生物學和化學中一樣，這種方法也可以用於LLM，以獲得可靠的回應。對於LLM來說，回應的生成是非確定性的，這意味著相同的輸入可能會導致不同的輸出，因為模型的概率性質。這種變異性在評估LLM輸出的可靠性和一致性時是具有挑戰性的。

同樣，生物/化學實驗需要三重複以確保可重複性，測試LLM也應需要多次迭代來測量可重複性。因此，單次測試並不足夠，因為它無法代表LLM回應的固有變異性。每個用例至少需要五次迭代，以便進行更好的評估。通過分析這些迭代中回應的一致性，可以更好地評估模型的可靠性並識別潛在的問題或變異。這確保了模型的輸出得到正確控制。

將這一過程擴展到10到15個不同的提示要求，便可以輕易理解，沒有結構化的測試方法，我們最終會在試錯測試中浪費時間，卻沒有有效的方式來評估質量。

系統化的方法：提示優化的功能測試

為了解決這些挑戰，可以使用結構化的評估方法來簡化和加速測試過程，並增強LLM輸出的可靠性。這種方法有幾個關鍵組成部分：

數據固定裝置：這種方法的核心是數據固定裝置，由預定義的輸入-輸出對組成，專門用於提示測試。這些固定裝置作為受控場景，代表LLM必須處理的各種要求和邊緣案例。通過使用多樣的固定裝置，可以有效評估提示在不同條件下的性能。

自動化測試驗證：這種方法通過將預期輸出與LLM回應進行比較，來自動驗證一組數據固定裝置上的要求。這種自動比較確保了一致性，並減少了評估過程中人為錯誤或偏見的可能性。它能快速識別差異，使得提示的微調變得精細且高效。

多次迭代：為了評估LLM回應的固有變異性，這種方法對每個測試用例進行多次迭代。這種迭代方法模擬了生物/化學實驗中使用的三重複方法，提供了更強大的數據集進行分析。通過觀察迭代中的回應一致性，我們可以更好地評估提示的穩定性和可靠性。

算法評分：每個測試用例的結果都會進行算法評分，減少了長時間和繁瑣的「人為」評估的需求。這種評分系統旨在客觀和定量，提供清晰的指標來評估提示的性能。通過專注於可測量的結果，我們可以做出數據驅動的決策，以有效地優化提示。

步驟1：定義測試數據固定裝置

選擇或創建兼容的測試數據固定裝置是我們系統化方法中最具挑戰性的步驟，因為這需要仔細考慮。固定裝置不僅僅是任何輸入-輸出對；它必須精心設計，以評估LLM在特定要求下的最準確性能。這個過程需要：

1. 深入了解任務和模型的行為，以確保所選例子能有效測試預期的輸出，同時最小化模糊或偏見。

2. 預見在測試過程中如何進行算法評估。

因此，固定裝置的質量不僅取決於例子的良好代表性，還取決於確保它能夠高效地進行算法測試。

固定裝置由以下部分組成：

    • 輸入示例：這是將提供給LLM進行處理的數據。它應該代表LLM預期處理的典型或邊緣案例場景。輸入應設計為涵蓋LLM在實際應用中可能需要處理的各種變化。

    • 預期輸出：這是LLM應該根據提供的輸入示例生成的預期結果。它用於在驗證過程中與實際的LLM回應輸出進行比較。

步驟2：運行自動化測試

一旦測試數據固定裝置被定義，下一步就是執行自動化測試，以系統地評估LLM在所選用例上的回應性能。如前所述，這個過程確保了提示在各種場景下得到徹底測試，提供了可靠的效率評估。

執行過程

    1. 多次迭代：對於每個測試用例，將相同的輸入多次提供給LLM。在nb_iter中使用簡單的for循環，nb_iter = 5，然後就完成了！

    2. 回應比較：在每次迭代後，將LLM的回應與固定裝置的預期輸出進行比較。這個比較檢查LLM是否根據指定的要求正確處理了輸入。

    3. 評分機制：每次比較都會產生一個分數：

        ◦ 通過 (1)：回應與預期輸出相符，表明LLM正確處理了輸入。

        ◦ 失敗 (0)：回應與預期輸出不符，表示需要修正的差異。

    4. 最終分數計算：所有迭代的分數會被匯總，以計算總體最終分數。這個分數代表成功回應的比例，相對於總的迭代次數。高分當然表示提示的性能和可靠性高。

例子：從文章中移除作者簽名

讓我們考慮一個簡單的場景，人工智慧任務是從文章中移除作者簽名。為了有效測試這一功能，我們需要一組固定裝置，代表各種簽名風格。

這個例子的數據集可以是：

驗證過程：

簽名移除檢查：驗證函數檢查簽名是否在重寫的文本中缺失。這可以通過在輸出文本中搜索簽名來輕鬆完成。

測試失敗標準：如果簽名仍然在輸出中，測試失敗。這表明LLM未能正確移除簽名，需要進一步調整提示。如果沒有，則測試通過。

測試評估提供了一個最終分數，允許對提示效率進行數據驅動的評估。如果得分完美，則不需要進一步優化。然而，在大多數情況下，你不會得到完美的分數，因為LLM對某個案例的回應一致性較低（例如，5次迭代中有3次得分為正）或模型在某些邊緣案例中表現不佳（0次迭代得分）。

反饋明確表明仍有改進的空間，並指導你重新檢查提示中的模糊措辭、衝突規則或邊緣案例。通過持續監控你的分數和提示的修改，你可以逐步減少副作用，實現更高的效率和一致性，並接近最佳和可靠的輸出。

然而，完美的分數並不總是可以通過所選模型實現。更換模型可能會解決這個問題。如果不行，你就知道系統的局限性，並可以在工作流程中考慮這一事實。運氣好的話，這種情況可能會在不久的將來通過簡單的模型更新得到解決。

這種方法的好處

結果的可靠性：運行五到十次迭代提供了關於提示性能的可靠統計數據。單次測試可能成功一次但不會成功第二次，而多次迭代的一致成功則表明提示穩健且經過良好優化。

過程的效率：與傳統科學實驗可能需要幾週或幾個月的重複相比，LLM的自動化測試可以快速進行。通過設置高次數的迭代並等待幾分鐘，我們可以獲得高質量、可重複的提示效率評估。

數據驅動的優化：這些測試所獲得的分數提供了對提示滿足要求能力的數據驅動評估，允許針對性改進。

並排評估：結構化測試允許對提示版本進行輕鬆評估。通過比較測試結果，可以確定指令（措辭、指令順序）最有效的參數組合，以實現期望的結果。

快速迭代改進：快速測試和迭代提示的能力是一個真正的優勢，能夠仔細構建提示，確保隨著提示的複雜性和長度增加，先前驗證的要求保持不變。

通過採用這種自動化測試方法，我們可以系統地評估和增強提示性能，確保輸出的一致性和可靠性，滿足所需要求。這種方法節省了時間，並為持續的提示優化提供了一個強大的分析工具。

系統化提示測試：超越提示優化

實施系統化提示測試方法提供的好處不僅僅是最初的提示優化。這種方法對人工智慧任務的其他方面也很有價值：

    1. 模型比較：

        ◦ 供應商評估：這種方法允許有效比較不同的LLM供應商，例如ChatGPT、Claude、Gemini、Mistral等，針對相同的任務。這使得評估哪個模型最適合他們的特定需求變得容易。

        ◦ 模型版本：即使對於複雜的人工智慧任務，當提示經過良好優化時，最先進的模型版本並不總是必要的。一個輕量級、更快的版本可以提供相同的結果，並且能更快響應。這種方法允許對不同版本的模型進行並排比較，例如Gemini 1.5 flash與1.5 pro與2.0 flash或ChatGPT 3.5與4o mini與4o，並允許數據驅動的模型版本選擇。

    2. 版本升級：

        ◦ 兼容性驗證：當新模型版本發布時，系統化提示測試有助於驗證升級是否保持或改善提示性能。這對於確保更新不會無意中破壞功能至關重要。

        ◦ 無縫過渡：通過識別關鍵要求並進行測試，這種方法可以促進更好地過渡到新模型版本，當需要時能快速調整，以保持高質量的輸出。

    3. 成本優化：

        ◦ 性能與成本比：系統化提示測試有助於根據性能與成本比選擇最佳的具成本效益的模型。我們可以有效地識別在性能和運營成本之間最有效的選擇，以獲得最佳的LLM成本回報。

克服挑戰

這種方法的最大挑戰是準備測試數據固定裝置的集合，但在這個過程中投入的努力隨著時間的推移會顯著回報。準備良好的固定裝置可以節省大量的調試時間，並通過提供一個堅實的基礎來增強模型的效率和可靠性，從而評估LLM的回應。最初的投資很快就會因為LLM開發和部署的效率和有效性而得到回報。

快速優缺點

主要優勢：

持續改進：能夠隨著時間的推移添加更多要求，同時確保現有功能保持不變是一個重要優勢。這使得人工智慧任務能夠根據新要求進行演變，確保系統保持最新和高效。

更好的維護：這種方法使得對LLM更新的提示性能進行輕鬆驗證成為可能。這對於保持高標準的質量和可靠性至關重要，因為更新有時會引入意外的行為變化。

更多靈活性：擁有一套質量控制測試，使得切換LLM供應商變得更加簡單。這種靈活性使我們能夠適應市場或技術進步的變化，確保我們始終能使用最合適的工具。

成本優化：數據驅動的評估使得在性能與成本比上做出更好的決策成為可能。通過了解不同模型的性能增益，我們可以選擇最具成本效益的解決方案，以滿足需求。

節省時間：系統化評估提供快速反饋，減少了手動測試的需求。這種效率使得提示改進和優化的迭代變得迅速，加速了開發過程。

挑戰

初始時間投資：創建測試固定裝置和評估函數可能需要大量的時間投資。

定義可測量的驗證標準：並非所有人工智慧任務都有明確的通過/失敗條件。定義可測量的驗證標準有時可能具有挑戰性，特別是對於涉及主觀或微妙輸出的任務。這需要仔細考慮，並可能涉及對評估指標的艱難選擇。

與多次測試相關的成本：與5到10次迭代相關的多個測試用例可能會為單次測試自動化產生大量的LLM請求。但如果單次LLM調用的成本可以忽略不計（在大多數文本輸入/輸出調用的情況下），則測試的總體成本仍然是最小的。

結論：何時應實施這種方法？

實施這種系統化測試方法當然並不總是必要的，特別是對於簡單任務。然而，對於需要高精度和可靠性的複雜人工智慧工作流程，這種方法變得非常有價值，提供了一種系統化的方式來評估和優化提示性能，防止無止境的試錯循環。

通過將功能測試原則融入提示工程，我們將一個傳統上主觀且脆弱的過程轉變為可測量、可擴展和穩健的過程。不僅增強了LLM輸出的可靠性，還幫助實現持續改進和有效的資源分配。

實施系統化提示測試的決定應基於項目的複雜性。對於需要高精度和一致性的場景，投入時間設置這種方法可以顯著改善結果並加快開發過程。然而，對於較簡單的任務，更傳統、輕量的方法可能已經足夠。關鍵是平衡對嚴謹性的需求與實際考量，確保你的測試策略與你的目標和限制相符。

感謝你的閱讀！