第四章：大模型（LLM）
第七部分：Prompt 工程
第十二节：评估 Prompt 的有效性
在 Prompt 工程中，光有"可用"的提示词还不够，真正关键的是如何 系统化地评估其有效性。一个有效的 Prompt 应该能够持续、稳定地引导模型产生符合预期的结果，而不是仅靠"偶然的好运"。
一、为什么需要评估
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保证输出质量：避免回答偏题、风格不符、缺少逻辑等问题。
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提升鲁棒性：同样的 Prompt 在不同上下文或不同模型下都能产出稳定效果。
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节省成本：减少大量试错，缩短迭代时间。
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支撑优化：通过评估结果来迭代 Prompt，逐步趋近最佳方案。
二、评估维度
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准确性（Accuracy）
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模型回答是否与任务目标一致？
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是否包含事实性错误？
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是否完整覆盖了所需的答案要点？
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相关性（Relevance）
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输出是否与输入问题紧密相关？
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是否出现跑题或多余信息？
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一致性（Consistency）
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相同 Prompt 在多次运行中的表现是否稳定？
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输出是否逻辑连贯、自洽？
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可控性（Controllability）
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Prompt 能否很好地限制输出风格（如角色、语气、格式）？
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是否能通过调整 Prompt 精确地引导模型？
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简洁性（Simplicity）
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Prompt 是否清晰、简练，避免冗余？
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冗长复杂的 Prompt 可能增加不确定性。
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可扩展性（Scalability）
- Prompt 在新任务、扩展场景下是否依然有效？
三、评估方法
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人工评估（Human Evaluation）
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由专家或用户根据标准打分，例如准确率、可读性、逻辑性。
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优点：理解深刻，能发现潜在问题。
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缺点：成本高、速度慢。
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自动化评估（Automatic Evaluation）
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使用指标或工具进行评分：
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BLEU、ROUGE、BERTScore（主要用于文本生成对比）
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GPT 自评估（用另一个大模型来打分）
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优点：快速、大规模。
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缺点：可能无法完全捕捉语义和逻辑细微差别。
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A/B 测试
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对比不同版本的 Prompt，在相同任务中比较结果优劣。
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特别适用于用户体验类任务（如客服、写作）。
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基准任务评估（Benchmarking）
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构造固定任务集（问答、翻译、总结等），逐一测试。
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便于不同 Prompt 或不同模型之间对比。
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四、实践步骤
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确定评估目标：明确你要测试的维度（例如：准确性 + 可控性）。
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设计测试集：收集一组代表性输入。
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执行测试：运行模型，收集输出。
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评分与分析：人工打分 + 自动指标相结合。
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迭代优化：针对低分项调整 Prompt。
五、示例
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任务：让模型写一段关于"人工智能在医疗中的应用"的简介。
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Prompt A：写一段关于人工智能在医疗中的应用。
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Prompt B：作为一名医学科普作者，请写一段 200 字的简介，要求内容准确，避免使用专业术语。
评估结果：
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Prompt A：输出内容较泛泛，逻辑松散。
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Prompt B：输出内容贴近目标受众，语言简洁，信息完整。
评估表明 Prompt B 有效性更高。
总结 ：
评估 Prompt 的有效性，本质上是一个 标准化---执行---反馈---优化 的循环过程。
通过设定明确指标、结合人工与自动化评估，能帮助我们在最短时间内找到高质量 Prompt，并持续提升大模型的实用性。