生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践

生产级 Prompt 自动化推理评估 A/B 实验结果的工程实践

摘要

在A/B实验中，传统人工巡检效率低下，误判率高。为解决这一问题，基于大语言模型设计了Prompt自动化推理系统，通过六层优先级决策树，实现高效、准确、可解释的实验评估。系统优化后，下线策略数从300+降至100+，打包留白实验关键指标转为正向，人工巡检耗时从6小时降至30分钟，准确率提升至80%。