测试LLM提示需要仔细的方法论，以避免误导性结果。少量测试用例可能导致噪音而非真正的改进，使得难以辨别微小的收益。为确保可靠的A/B测试，必须使用足够多的示例来检测最小的有意义的改进，并对两个提示版本进行完全相同的输入测试，以控制问题难度。报告潜在改进的范围，而不是单一的平均值，能更准确地描绘性能，并帮助确定一项更改是否真正有益。 AI
影响 为开发人员提供指导，以提高LLM应用程序的可靠性和有效性。
排序理由 该项目提供了测试LLM提示的建议和最佳实践，而不是宣布新产品或研究发现。
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<p>A while back I was building a support assistant and hit a simple-sounding question: is this new version of the prompt actually better than the old one? So I did the obvious thing. I wrote thirty test cases, ran both prompts, saw the new one score a little higher, and shipped i…