本文提出了一种用于管理大型语言模型 (LLM) 提示词的健壮系统，将它们视为代码而非简单的配置文件字符串。作者主张在单独的文件中对提示词进行版本控制，类似于软件开发实践，以实现差异比较、审查和自动化测试。一个关键组成部分是发布门禁，它针对新提示词版本运行一小组真实世界案例，如果性能下降到基线以下，则构建失败。这种方法旨在防止 LLM 应用行为的静默回归，并确保模型升级也通过相同的严格测试和门禁流程。 AI
影响 通过将软件工程最佳实践应用于提示词管理，增强了 LLM 应用的可靠性和可维护性。
排序理由 文章描述了一种管理 LLM 提示词的方法论，类似于软件开发实践，而不是新的产品或模型发布。
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