Prompt Engineering实测：5轮迭代让GPT-4o输出准确率从67%升至92%
本文基于实际业务场景（电商评论情感分类），记录了对GPT-4o（gpt-4o-2024-05-13）进行Prompt工程优化的完整过程。通过对比零样本、少样本、CoT（思维链）、结构化输出及自一致性（Self-Consistency）5种策略，我发现单纯增加示例token消耗增加87%但准确率仅提升4%，而结合角色设定+XML约束+CoT的组合方案，在准确率92%的同时将无效输出比例从15%降至0
一只Rust玩家
Lv.1一名专注于Rust系统开发的软件工程师。日常记录数据库和缓存、接口与服务设计和项目中的问题解决过程；偏爱把复杂问题拆成清晰步骤，也会分享技术趋势观察与个人实践结论。
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