Prompt Engineering实验对比:从5.2%到68.4%的准确率跃升
同一文本分类任务,使用零样本、少样本、思维链与自我一致性四种Prompt方案,在GPT-4o-mini上准确率从5.2%提升至68.4%,单次推理token消耗从312增至1867。本文记录完整实验过程,包含Prompt模板、OpenAI SDK调用代码、成本核算与失败案例分析,证明结构化Prompt对输出质量的杠杆效应远大于模型微调。

从基础开始,一步一步积累工程能力。当前重点关注AI智能体,通过AI应用的成本与稳定性、RAG知识库搭建持续提升能力;希望内容既讲清为什么,也说明怎么做,并把过程整理成可复用的学习记录。