掌握功能性测试的提示工程：打造可靠的LLM输出的系统化指南

如何通过系统化的提示评估方法——结合输入/输出数据夹具的算法测试——让复杂 AI 任务的提示工程更加可靠。

在为大型语言模型（LLM）创建高效提示（Prompt）时，起初看似简单……但事情往往不会一直如此顺利。一开始，遵循一些基本的最佳实践似乎足够：

✔ 设定 AI 的角色身份，使其具备特定专家的视角✔ 编写清晰的指令✔ 规定具体的输出格式✔ 提供几个相关示例

但随着需求的增加，提示之间的矛盾逐渐显现，甚至微小的修改都会引发意想不到的故障。一个在某个版本中表现完美的提示，在另一个版本中突然失效。

如果你曾在无休止的“试错”循环中挣扎——调整一条规则，却导致另一条规则崩溃——你并不孤单！传统的提示优化方式缺乏结构化、科学化的方法，难以确保可靠性。

这正是**“功能性测试”在提示工程中发挥作用的地方！这种方法受到实验科学方法论的启发，结合自动化的输入-输出测试、多次迭代和算法评分**，将提示优化转变为一种可衡量、数据驱动的过程。

✅ 告别猜测✅ 告别繁琐的人工验证✅ 精准、可重复的优化方式，让你自信微调提示

在本文中，我们将探讨一种系统化的方法来掌握提示工程，确保 LLM 输出在最复杂的 AI 任务中仍然高效且可靠。

在提示中增加大量规则，可能会导致部分规则之间出现矛盾，进而引发意想不到的行为。尤其是当你先设定一个通用规则，然后再添加多个例外或具体的特殊情况时，问题尤为明显。特定规则和例外可能会与主要指令冲突，甚至彼此冲突。

即使只是对现有规则添加更多细节，例如：✔ 改变指令顺序✔ 重新措辞 这些看似微小的修改，都会影响 LLM 如何解读和优先处理指令。

细节越多，意外副作用的风险就越高！

过度细化每个任务的细节，可能导致模型生成超出预期甚至变形的结果。因此，找到清晰度与精确度之间的平衡，才能最大化响应的相关性和一致性。

在某些情况下，修复一个需求可能会破坏两个其他需求，最终陷入“前进一步，后退两步”的优化困境。

手动测试每项修改很快会变得难以承受，尤其是当提示需要遵循多个相互竞争的规范时，逐项调整规则的方式根本行不通。✖ 不能一条条修改提示，期待前面的指令不会受到影响✖ 不能只依赖人工选择示例并逐一检查

真正科学的方法，应该专注于确保提示优化的可重复性和可靠性！

科学研究告诉我们，使用重复实验确保可复现性，才能建立对实验结果的信心。

在我十多年的化学和生物学学术研究经历中，我深知： 实验结果可能受到多种因素的影响，导致显著的变异性。 为了确保实验结果的可靠性，科学家通常采用“三重实验”（triplicates）的方法：✔ 在相同条件下重复实验三次，确保实验变异对结果影响最小。✔ 通过统计分析（均值 & 标准差）衡量一致性，增强对实验结果的信心。

LLMs 的响应是非确定性的，即使输入相同，输出也可能不同。这种概率性使得评估 LLM 输出的可靠性和一致性变得具有挑战性。

就像生物/化学实验需要三重实验确保可复现性一样，测试 LLM 输出时，也需要多次迭代：✔ 单个测试案例不足以代表 LLM 响应的固有变异性✔ 每个测试案例至少运行 5 次迭代，才能更好地评估一致性

通过分析多次迭代的响应一致性，我们可以更精准地衡量模型的可靠性，并发现可能的变异或问题。

如果将这个方法扩展到 10-15 个不同的提示需求，可以想象——如果没有结构化的测试方法，我们就会陷入毫无头绪的“试错”测试，根本无法高效评估质量！

为了应对这些挑战，可以采用结构化的评估方法，加快测试进程并提高 LLM 输出的可靠性。该方法包括以下关键要素：

1️⃣ 数据夹具（Data Fixtures） 核心概念：数据夹具由预定义的输入-输出对组成，以便用于提示测试。 作用：这些夹具提供受控的测试场景，涵盖 LLM 必须处理的各种需求和边界情况。 优势：通过使用多样化的夹具，我们可以高效评估提示在不同条件下的性能。

2️⃣ 自动化测试验证 核心概念：通过自动化比较 LLM 响应与预期输出，减少人为误差或偏见。 作用：✅ 确保一致性✅ 快速发现偏差✅ 让提示调整更加精准

3️⃣ 多次迭代测试 核心概念：每个测试案例运行多次迭代，模拟生物/化学实验中的“三重实验”方法。 作用：✅ 确保结果的稳定性和可靠性✅ 识别模型输出的变异性

4️⃣ 算法评分（Algorithmic Scoring） 核心概念：通过算法评分代替繁琐的人工评估，提供客观、量化的指标。 作用：✅ 量化提示的性能✅ 让优化决策更加数据驱动

选择或创建合适的测试数据夹具（fixtures）是本系统化方法中最具挑战性的步骤之一，因为它需要深思熟虑。

一个数据夹具不仅仅是任何输入-输出对，它必须经过精心设计，以尽可能准确地评估 LLM 在特定需求下的表现。这一过程需要：

1️⃣ 对任务和模型行为的深入理解，确保所选示例能有效测试预期输出，同时最小化歧义或偏见。

2️⃣ 前瞻性思考如何在测试过程中进行算法评估，确保测试方法可以高效地验证 LLM 的输出。

✅ 数据夹具的质量不仅取决于示例的代表性，还取决于它们是否可以通过算法高效测试。

一个完整的测试夹具包括：

✔ 输入示例（Input Example）： 这是提供给 LLM 进行处理的数据，应涵盖典型案例或极端情况，以确保 LLM 可以处理各种可能的场景。 输入应涵盖模型在生产环境中可能遇到的各种变体。

✔ 预期输出（Expected Output）： 这是 LLM 在给定输入下应该生成的理想结果。 该结果将在测试过程中用来与实际 LLM 响应进行对比，以验证模型是否符合要求。

在定义好测试数据夹具后，下一步就是执行自动化测试，以系统化评估 LLM 在选定用例上的表现。

目标：确保提示在不同场景下经过彻底测试，提供可靠的评估结果。

1️⃣ 多次迭代： 对于每个测试用例，相同的输入会重复提供给 LLM 多次。 例如，可以使用 for 循环执行 5 次迭代（nb_iter = 5）。

2️⃣ 响应比较： LLM 的每次响应都会与数据夹具中的预期输出进行比对。 该步骤用于检查 LLM 是否按照指定要求正确处理输入。

3️⃣ 评分机制： 每次比较都会生成一个分数：✔ 通过（Pass）= 1：响应与预期输出匹配，表示 LLM 处理正确。✖ 失败（Fail）= 0：响应与预期输出不匹配，表示 LLM 处理错误。

4️⃣ 计算最终评分： 所有迭代的得分会被汇总，计算出整体最终分数：✔ 高分 = 高可靠性 & 高一致性✖ 低分 = 需要进一步优化

让我们来看一个简单的 AI 任务示例：从文章中自动删除作者签名。为了有效测试这个功能，我们需要一个涵盖不同签名风格的数据夹具。

输入文本

预期输出

一篇长文章\nJean Leblanc

一篇长文章

一篇长文章\nP. W. Hartig

一篇长文章

一篇长文章\nMCZ

一篇长文章

检查签名是否被正确移除：✅ 通过编程方式检查最终输出中是否仍然包含签名（例如，在文本中搜索签名）。✖ 如果签名仍然存在，测试失败，表明 LLM 没有正确移除签名。✔ 如果签名被成功删除，测试通过。

评分评估：如果所有 5 次迭代都成功移除签名，说明提示优化良好。但在大多数情况下，得分不会是 100%，可能因为：✔ 某些情况 LLM 处理不一致（例如 3/5 次成功）。✔ 某些极端情况 LLM 处理失败（例如 0/5 次成功）。

测试反馈清楚地表明了提示仍有改进空间，并帮助优化提示的措辞、结构或规则。

✅ 提高结果的可靠性 运行 5~10 次迭代可以提供可靠的统计数据。 单次测试可能偶然成功，但多次测试能确保稳定性和一致性。

✅ 提升优化效率 传统科学实验可能需要数周甚至数月才能重复验证，而自动化 LLM 测试可以在几分钟内完成。 高迭代数 + 自动化评分 = 快速、高质量、可复现的提示优化评估。

✅ 数据驱动的优化 测试评分可以量化提示优化的效果，帮助精准调整提示，而不是靠“试试看”。

✅ 并行评估多个提示版本 通过结构化测试，可以轻松对比不同的提示版本，找出最有效的指令组织方式（措辞、指令顺序等）。

✅ 快速迭代改进 该方法允许高效构建复杂提示，确保在提示不断增长的同时，先前验证过的要求不会失效。

该方法不仅适用于提示优化，还能用于其他 AI 任务：

✔ 不同提供商对比： 可以高效比较不同 LLM，如 ChatGPT、Claude、Gemini、Mistral 等，找出最适合特定任务的模型。

✔ 同一模型的不同版本对比： 例如，比较 ChatGPT-4o、ChatGPT-4o mini 和 ChatGPT-3.5，找出最具性价比的版本。

✔ 确保新版本不会破坏提示的表现。✔ 当 LLM 版本更新时，帮助快速调整提示，保持高质量输出。

✔ 性能 vs 成本比： 通过系统化测试，可以高效选择性能最佳且成本最低的 LLM 版本，确保 LLM 预算的最佳利用。

尽管系统化提示测试方法具有诸多优势，但在实施过程中仍然存在一些挑战。

1️⃣ 准备测试数据夹具的初始投入较高✔ 问题：创建高质量的测试夹具需要大量时间和精力。✔ 解决方案：✅ 前期投入值得——一旦建立了强大的测试夹具库，它们可以长期使用，并且有助于减少未来的调试时间。✅ 逐步构建，而非一次性完成——可以先针对最关键的任务创建夹具，然后逐步扩展到更复杂的测试场景。

2️⃣ 定义可测量的验证标准可能具有挑战性✔ 问题：并非所有 AI 任务都具有清晰的“通过/失败”标准。例如，生成式任务（如写作或摘要）可能难以设定严格的评判标准。✔ 解决方案：✅ 使用关键词匹配或模式识别来衡量输出质量。✅ 结合人工评估与自动评分，确保测试既准确又可扩展。

3️⃣ 运行多次测试可能会增加 API 调用成本✔ 问题：对于某些高成本的 LLM（如 GPT-4o），运行 5-10 次迭代测试可能会产生较高的 API 开销。✔ 解决方案：✅ 选择更经济的 LLM 版本进行初步测试（如 GPT-4o mini 或 Claude Haiku），然后再用高级模型进行最终验证。✅ 控制测试规模——仅针对最关键的任务进行多次迭代，而不是对所有可能的输入都进行大量测试。

✅ 持续改进——可以逐步添加更多需求，同时确保现有功能不会被破坏。✅ 更好的维护——可以轻松验证 LLM 更新后提示是否仍然有效。✅ 更大的灵活性——可以快速切换 LLM 提供商，而不会影响提示质量。✅ 成本优化——基于数据的评估有助于选择最佳的性能-成本比方案。✅ 节省时间——自动化测试减少人工验证的负担，使提示优化更加高效。

✖ 前期需要投入时间准备测试夹具。✖ 对于某些 AI 任务，定义明确的测试标准可能较难。✖ 运行多次测试可能增加 API 调用成本。

并非所有任务都需要如此复杂的测试方法。对于简单任务，传统的手动测试方法可能已经足够。但对于精确度和可靠性要求极高的复杂 AI 任务，系统化提示测试的价值不可估量。

适用场景：✔ 需要高精度、高一致性的 AI 任务（如法律、财务、医疗文本生成）。✔ 需要在多个 LLM 之间进行对比测试，以找到最佳解决方案。✔ 需要频繁调整和优化提示，以适应不断变化的需求。✔ 希望减少试错时间，提高优化效率。

不太适用的场景：✖ 仅用于简单的问答或开放式生成任务，手动调整可能更高效。✖ 对 LLM 输出的精确性要求不高，例如仅用于创意写作或一般性聊天。✖ 预算非常有限，无法承担多次 API 调用成本。

通过引入功能性测试方法，我们可以将提示工程从传统的“试错”模式转变为标准化、数据驱动的优化流程。

✔ 更可靠的 LLM 输出✔ 更科学的优化方法✔ 更高效的测试流程

对于复杂 AI 任务而言，这种方法不仅能提高提示的稳定性和一致性，还能节省大量时间和成本。如果你的 AI 任务对精确度和一致性有严格要求，不妨尝试这种方法，让 LLM 提示优化变得更加高效、有条理！