LLMs之APE：基于Claude的Prompt Improver的簡介、使用方法、案例應用之詳細攻略

Prompt Improver的簡介

Anthropic推出了Prompt Improver，支持通過Claude自動優(yōu)化提示詞，以及在Workbench中直接管理和生成多示例輸入/輸出對。Prompt Improver通過系統(tǒng)性的提示詞優(yōu)化和示例管理功能，顯著提升了AI模型的準確性、一致性和性能，為開發(fā)者提供了一套高效、可靠的提示詞工程工具。Prompt Improver通過自動化和結構化方法，極大地簡化了提示詞優(yōu)化和管理的過程，為開發(fā)者提供了高效的工具鏈。這一工具不僅提高了模型響應的準確性和一致性，還支持靈活的提示詞遷移和格式調整，是開發(fā)可靠AI應用的關鍵助力。

相關文章地址：Improve your prompts in the developer console \ Anthropic

0、背景痛點

>> 高質量提示詞的重要性：提示詞的質量直接決定了AI模型對任務的響應效果。然而，優(yōu)秀的提示詞設計（Prompt Engineering）不僅耗時，還因不同模型提供商的差異而存在標準不統(tǒng)一的困擾。
>> 遷移復雜性：從其他模型遷移至Claude需要對提示詞進行優(yōu)化，而手動調整的過程可能會出錯或效率低下。
>> 標準化需求：當前提示詞中的示例缺乏統(tǒng)一的結構和高效的格式，使得模型輸出的準確性和一致性難以保障。

1、優(yōu)勢

>> 效率提升：自動優(yōu)化和生成功能顯著縮短提示詞優(yōu)化的時間。
>> 精確性增強：優(yōu)化后的提示詞能夠顯著提高模型的任務完成度（例如多標簽分類任務的準確率提升30%）。
>> 一致性與格式控制：通過標準化和格式化，提示詞輸出的格式一致性達到100%。
>> 適應性強：支持遷移其他模型的提示詞，靈活調整輸出格式（如XML到JSON）。

2、實現(xiàn)思路

Prompt優(yōu)化

>> 連鎖思維（Chain-of-thought reasoning）：為Claude提供推理步驟，提升回答的準確性和可靠性。
>> 示例標準化：將示例轉化為統(tǒng)一的XML格式，增強清晰度和可處理性。
>> 示例豐富化：增加符合優(yōu)化提示詞邏輯的連鎖思維示例。
>> 重寫提示詞：優(yōu)化提示詞結構并修正語法或拼寫問題。
>> 預填補充（Prefill addition）：在Assistant消息中預填內容，指導Claude行動并確保輸出格式。

示例管理

>> 結構化示例添加：開發(fā)者可以在Workbench中添加或編輯明確的輸入/輸出示例對。
>> Claude驅動的示例生成：自動創(chuàng)建合成示例輸入和輸出，簡化示例創(chuàng)建流程。

提示詞評估

>> 理想輸出列：在Evaluations標簽頁中提供可選的“理想輸出”列，便于對模型響應進行一致的5分制評分。
>> 循環(huán)反饋優(yōu)化：允許開發(fā)者多輪反饋，直至提示詞和示例達到預期效果。

Prompt Improver的使用方法

1、使用方法

>> 登錄Anthropic Console。
>> 在控制臺中使用Prompt Improver上傳或輸入提示詞。
>> 選擇優(yōu)化選項（鏈式思維、標準化、重寫等），并添加示例或利用Claude自動生成。
>> 在Evaluations頁面測試提示詞性能，比較理想輸出和實際結果。
>> 提供反饋并重復優(yōu)化，直到提示詞達到預期效果。

登錄地址：App unavailable \ Anthropic

Prompt Improver的案例應用

1、Kapa.ai的遷移實踐

背景：Kapa.ai是一家將技術知識庫轉化為AI助手的公司。

問題：需要遷移多個AI工作流至Claude。

解決方案：利用Prompt Improver優(yōu)化提示詞和示例。

效果：遷移過程加速，快速實現(xiàn)生產環(huán)境部署。