140、提示词优化工具：ChainForge等上午十一点，线上客户反馈知识库问答开始胡说八道。我拉出日志一看，排在最前面的答案居然把“订单未支付”理解成了“申请退款”，而我们的prompt里明明写了“请判断用户意图”。这已经不是第一次了——上一周还在为模型能记住多轮对话而高兴，这周就被语义漂移打回原形。我盯着那段prompt，忽然意识到一个问题：我们从来不敢动它。因为一动就全乱，不动也全乱，这个prompt像一块焊死在主板上的电阻，你知道它有问题，但不敢拆。后来同事扔过来一个工具叫ChainForge，说你先别用嘴猜prompt效果了，上一批实验数据跑一下。我当时心里是抵触的：又是一堆花架子UI，拖拖拽拽能解决什么？但实在没别的招，就装上了。装完跑了第一个实验才明白，过去几个月我一直在用“感觉”调prompt，而ChainForge是拿“统计学”来打我的脸。那个实验很简单：同一个prompt模板，变量是“用户提及时间的方式”，一共五种写法，每种跑20次，看模型输出是否准确识别“订单状态查询”意图。ChainForge的可视化界面里，输入输出可以直接对比，还能自动算成功率。结果出来，我们原来自以为严谨的“请判断用户意图”实际成功率只有55%，而把“判断”改成“分类”并加一行“选项：查询/退款/投诉/其他”的那个版本，直接跳到88%。这个差距不是靠拍脑袋能拍出来的，因为单看一两条输出，你感觉“差不多”，但放到分布里看，模型在“退款”样本上发生了系统性的崩溃。ChainForge到底做了什么？它其实不神奇，核心就是把你从手写for循环里解放出来，并且把实验过程结构化。你在界面上定义一个prompt模板，里面用双大括号括起变量，然后给每个变量喂一 140、提示词优化工具：ChainForge等
140、提示词优化工具：ChainForge等上午十一点，线上客户反馈知识库问答开始胡说八道。我拉出日志一看，排在最前面的答案居然把“订单未支付”理解成了“申请退款”，而我们的prompt里明明写了“请判断用户意图”。这已经不是第一次了——上一周还在为模型能记住多轮对话而高兴，这周就被语义漂移打回原形。我盯着那段prompt，忽然意识到一个问题：我们从来不敢动它。因为一动就全乱，不动也全乱，这个prompt像一块焊死在主板上的电阻，你知道它有问题，但不敢拆。后来同事扔过来一个工具叫ChainForge，说你先别用嘴猜prompt效果了，上一批实验数据跑一下。我当时心里是抵触的：又是一堆花架子UI，拖拖拽拽能解决什么？但实在没别的招，就装上了。装完跑了第一个实验才明白，过去几个月我一直在用“感觉”调prompt，而ChainForge是拿“统计学”来打我的脸。那个实验很简单：同一个prompt模板，变量是“用户提及时间的方式”，一共五种写法，每种跑20次，看模型输出是否准确识别“订单状态查询”意图。ChainForge的可视化界面里，输入输出可以直接对比，还能自动算成功率。结果出来，我们原来自以为严谨的“请判断用户意图”实际成功率只有55%，而把“判断”改成“分类”并加一行“选项：查询/退款/投诉/其他”的那个版本，直接跳到88%。这个差距不是靠拍脑袋能拍出来的，因为单看一两条输出，你感觉“差不多”，但放到分布里看，模型在“退款”样本上发生了系统性的崩溃。ChainForge到底做了什么？它其实不神奇，核心就是把你从手写for循环里解放出来，并且把实验过程结构化。你在界面上定义一个prompt模板，里面用双大括号括起变量，然后给每个变量喂一 RELATED READING
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