本文介绍了一种用于 LLM 的新颖提示管理方法，它摆脱了静态文本文件和代码审查，转向动态、数据驱动的系统。提示被存储为版本化的数据库行，支持实时更新和自动 A/B 测试。该系统根据实际业务成果而非自我评估来评分提示性能，每日推广获胜者并重写表现不佳的提示。此方法旨在消除与提示更改相关的部署摩擦，并提供客观的改进指标。 AI
影响 简化了 LLM 提示的迭代和优化，可能提高应用程序性能并降低开发开销。
排序理由 描述了一个用于管理 LLM 提示的新颖软件工具。
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<p>Casi todo el "manejo de prompts" es una carpeta de archivos <code>.txt</code> y una revisión de código. Esto es lo opuesto: los prompts viven en la base de datos como filas versionadas, cada agente busca el actual en el momento de la petición, la calidad se puntúa a partir de …