Prompt自优化框架核心信息及举例
Prompt自优化框架核心信息及举例
1. 框架整体定位
随着大语言模型（LLMs）的发展，Prompt（提示词）质量直接影响输出效果。但传统Prompt优化依赖专家经验，效率低且需持续调整。为此出现了DSPy、TextGrad、PromptWizard等自优化框架——通过自动反馈、数据驱动、编程式构建等方式，替代人工优化，实现更高效、更稳定的Prompt优化。
2. 六大框架核心信息及实例
| 框架 | 核心设计理念 | 关键实现机制 | 优化逻辑（简化） | 实际应用举例 |
|---|---|---|---|---|
| DSPy | 用“编程”代替“手工写Prompt”，通过代码定义任务目标，框架自动生成优化Prompt | 用“签名模块”（定义输入/输出规则）封装任务，结合示例数据，通过优化器迭代调整 | 1. 定义任务（如“客服问答：输入用户问题→输出解决方案”）；2. 提供少量示例；3. 框架自动生成并优化Prompt | 开发电商客服问答系统：无需人工写“请回答用户售后问题”，而是用代码定义“用户问题→售后方案”的签名，框架自动优化Prompt，适配不同用户提问风格 |
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