Prompt Engineering实测：从3.2%到91%准确率的意图分类调优记录
本文记录了在保险行业智能客服场景下，通过系统性优化Prompt将意图分类准确率从3.2%提升至91%的完整过程。对比了零样本、少样本、思维链及角色扮演四种Prompt策略，使用GPT-4-turbo（gpt-4-turbo-2024-04-09）进行了87次实验，累计消耗约240万tokens（成本约$18.7）。重点分析了Token消耗与输出质量的权衡关系，展示了结构化Prompt模板、动态示例
雨夜拾码记
Lv.1Open-sourceenthusiast，关注工具与工程实践，技术方向以软件工程为主。持续整理架构设计、开源工具使用和可复用的工程方法；相信长期积累胜过短期追热点。
1文章
0粉丝
0关注
0获赞