#LLM入门|Prompt#2.9_评估、自动化测试效果（上）——存在一个简单的正确答案时（Evaluation-part1）在构建基于LLM的应用程序后，我们需要评估其运行状况并持续优化回答质量。评估LLM输出的最佳实践包括逐步建立测试样例集合，调整Prompt以在小样本上起效，并添加难以处理的例子进行测试。 与传统的监督学习应用程序不同，基于LLM的应用程序不需要收集大量的训练样本，因为可以在几分钟内定义Prompt并在几小时内得到结果。因此，我们可以通过在一到三个样本的小样本中调整Prompt来逐步改进系统性能。如果遇到无法解决的棘手例子，我们可以将这些例子添加到测试集中，并开发衡量性能的指标，如平均准确度。 值得注意的是