7.5.6 实操：Prompt 评测实验室

到这里，你已经学过 Prompt 基础、高级技巧、结构化输出和 Prompt 实战。下一步不是继续问“这个 Prompt 感觉是不是更好”，而是换成更工程化的问题：

同一批固定测试样例跑下来，哪个 Prompt 版本更稳定通过，为什么？

Prompt 评测实验室

学习节奏

Prompt 工程最怕一边改测试集、一边改 Prompt、一边换模型。更稳的做法是：测试集固定，一次只改一个变量。这样你才能知道改进到底来自哪里。

这一节补上什么能力

前面几节教你怎样写更清晰的 Prompt，这一节教你怎样评测它。

核心流程是：

准备固定测试样例。
准备多个 Prompt 版本。
用每个版本跑同一批样例。
用同一套评分规则给输出打分。
记录失败样例，并决定下一步怎么改。

这就是 Prompt 回归测试的最小实践版。

先澄清几个术语

术语	通俗解释	为什么重要
测试样例	固定输入加上期望行为	避免只凭一个幸运样例判断 Prompt
期望输出	好答案应该包含或满足的内容	把“看起来不错”变成可检查标准
Rubric	评分规则	保证不同 Prompt 版本用同一标准比较
通过率	通过样例数除以总样例数	用简单指标比较版本
回归	新 Prompt 修好一个样例，却弄坏旧样例	所以旧测试样例必须保留
失败记录	记录失败现象和原因	把错误转成下一轮优化方向

跑一个完全离线的评测实验室

下面示例不会调用真实模型，而是用模拟模型帮助你专注理解评测闭环本身。保存为 prompt_eval_lab.py，然后运行：

python prompt_eval_lab.py

TEST_CASES = [
    {
        "id": "case_001",
        "user_input": "The course is clear and the examples are practical.",
        "expected_label": "positive",
        "must_be_json": True,
    },
    {
        "id": "case_002",
        "user_input": "The chapter jumps too fast and I feel lost.",
        "expected_label": "negative",
        "must_be_json": True,
    },
    {
        "id": "case_003",
        "user_input": "The explanation is okay, but the code example does not run.",
        "expected_label": "negative",
        "must_be_json": True,
    },
]


PROMPT_VERSIONS = {
    "v1_goal_only": "Classify the sentiment of the review.",
    "v2_json_format": (
        "Classify the sentiment of the review. "
        "Return JSON with fields: label, reason."
    ),
    "v3_with_examples": (
        "Classify the sentiment of the review. "
        "Return JSON with fields: label, reason. "
        "Examples: clear and practical -> positive; too fast and lost -> negative."
    ),
}


def fake_model(prompt_version, user_input):
    text = user_input.lower()

    if prompt_version == "v1_goal_only":
        if "clear" in text or "practical" in text:
            return "positive"
        return "negative"

    if prompt_version == "v2_json_format":
        if "clear" in text or "practical" in text:
            return {"label": "positive", "reason": "The review praises clarity or practicality."}
        return {"label": "negative", "reason": "The review describes a learning problem."}

    if "does not run" in text:
        return {"label": "negative", "reason": "Broken code blocks learning progress."}
    if "clear" in text or "practical" in text:
        return {"label": "positive", "reason": "The review praises useful teaching design."}
    return {"label": "negative", "reason": "The review describes confusion or frustration."}


def score_output(case, output):
    format_ok = isinstance(output, dict) and "label" in output and "reason" in output
    if not format_ok:
        return {
            "passed": False,
            "format_ok": False,
            "label_ok": False,
            "reason": "Output is not parseable JSON-like data.",
        }

    label_ok = output["label"] == case["expected_label"]
    reason_ok = isinstance(output["reason"], str) and len(output["reason"]) >= 10
    passed = format_ok and label_ok and reason_ok

    return {
        "passed": passed,
        "format_ok": format_ok,
        "label_ok": label_ok,
        "reason": "ok" if passed else "Label or explanation did not meet the rubric.",
    }


def run_eval():
    report = []

    for version in PROMPT_VERSIONS:
        passed = 0
        failures = []

        for case in TEST_CASES:
            output = fake_model(version, case["user_input"])
            score = score_output(case, output)
            passed += int(score["passed"])
            if not score["passed"]:
                failures.append(
                    {
                        "case_id": case["id"],
                        "output": output,
                        "reason": score["reason"],
                    }
                )

        pass_rate = passed / len(TEST_CASES)
        report.append({"version": version, "pass_rate": pass_rate, "failures": failures})

    return report


for row in run_eval():
    print("-" * 60)
    print("version  :", row["version"])
    print("pass_rate:", f"{row['pass_rate']:.0%}")
    print("failures :", row["failures"])

预期输出：

------------------------------------------------------------
version  : v1_goal_only
pass_rate: 0%
failures : [{'case_id': 'case_001', 'output': 'positive', 'reason': 'Output is not parseable JSON-like data.'}, {'case_id': 'case_002', 'output': 'negative', 'reason': 'Output is not parseable JSON-like data.'}, {'case_id': 'case_003', 'output': 'negative', 'reason': 'Output is not parseable JSON-like data.'}]
------------------------------------------------------------
version  : v2_json_format
pass_rate: 100%
failures : []
------------------------------------------------------------
version  : v3_with_examples
pass_rate: 100%
failures : []

Prompt 评测版本通过率与失败原因结果图

怎样读结果

v1 可能分类正确，但仍然不满足产品要求

v1_goal_only 返回了标签，但没有返回类似 JSON 的可解析数据。如果下游程序需要 label 和 reason，即使语义上分类正确，这个输出仍然失败。

这是一个重要工程经验：

模型回答人能看懂，不代表程序能稳定使用。

v2 修复格式问题

v2_json_format 增加了输出字段，所以程序可以读取 label 和 reason。这对应真实 Prompt 调试：先把任务说清楚，再把输出契约说清楚。

v3 用示例处理边界情况

v3_with_examples 适合边界模糊的任务。真实项目中，当标签差异很微妙时，示例特别有价值，例如 bug_report 和 learning_confusion，或 refund_policy 和 after_sales。

不只记录分数，还要记录失败原因

通过率告诉你哪个版本更好，失败记录告诉你下一步该修什么。

可以在项目 README 里放这样的小表：

Prompt 版本	失败类型	证据	下一步修复
v1	格式失败	输出是纯文本	要求 JSON 字段
v2	边界风险	混合评价可能误判	增加 2-3 个边界示例
v3	仍未覆盖	还没有长文本样例	增加长文本和噪声输入

这个习惯很重要，否则 Prompt 工作很容易变成一团“感觉还行”的雾。

后面怎样换成真实模型评测

当你把 fake_model() 换成真实模型调用时，尽量保持其他评测流程稳定。

不要一次同时改变：

模型
Prompt
测试样例
评分规则
输出 Schema

如果变量一起变，你就很难解释结果。

练习任务

增加两个测试样例：一个非常短的输入，一个长的混合评价输入。
增加 confidence 字段，并更新评分函数要求它存在。
让 v2_json_format 在某个边界样例上失败，并写一条失败记录。
只有在离线闭环跑清楚后，再把 fake_model() 替换成你自己的 LLM 调用。
把 report 输出保存进项目笔记，作为 Prompt 评测证据。

总结

Prompt 工程不只是写一条更好的指令。更成熟的流程是：

固定测试集、一次只改一层 Prompt、用同一套 Rubric 给输出打分，并记录失败证据。

当你能做到这一点，就不再是凭感觉调 Prompt，而是在搭建一个小型、可重复的 Prompt 评测系统。

这一节补上什么能力​

先澄清几个术语​

跑一个完全离线的评测实验室​

怎样读结果​

v1 可能分类正确，但仍然不满足产品要求​

v2 修复格式问题​

v3 用示例处理边界情况​

不只记录分数，还要记录失败原因​

后面怎样换成真实模型评测​

练习任务​

总结​