Prompt工程调优实录：从7.2%到81.4%的意图识别准确率跃升
在构建电商客服意图识别系统时，我针对GPT-4o-mini设计了5个版本的Prompt，从最简指令到结构化思维链，token消耗从每请求89增至412，但准确率从7.2%飙升至81.4%。本文将完整还原实验过程，包含温度系数、few-shot数量、输出约束等关键参数的调优路径，并对比了不同Prompt模板在长尾场景下的表现差异。
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Lv.1一名专注于后端开发的服务端开发者。日常记录故障排查、代码质量治理和项目中的问题解决过程；不追求堆砌概念，只记录验证过的经验，也会分享技术趋势观察与个人实践结论。
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