Prompt（提示词）作为大模型的核心输入指令，直接影响模型的理解准确性和输出质量。优质的 Prompt 能显著提升大语言模型处理复杂任务的能力，如逻辑推理、步骤分解等。PromptPilot 提供全流程智能优化，涵盖生成、调优、评估和管理全阶段，帮助您高效获得更优 Prompt 方案。

随着模型能力持续提升，待解决的问题日趋复杂，解决方案也从单一的 Prompt 调优，转向对包含多个步骤、工具及 Agent 参与的 Workflow 进行系统性优化。PromptPilot 依托大模型能力，自动拆解问题、规划流程，结合可用工具生成多样化解决方案，并基于用户反馈持续优化，最终轻松实现代码部署。

产品版本

产品版本	支持模型
火山方舟版本	豆包、DeepSeek 等预置模型
独立站版本	豆包、DeepSeek 等预置模型，以及豆包、通义千问、ERNIE、DeepSeek 等自定义模型

功能视频详解

PromptPilot 支持 Prompt 调优和 Solution 探索两种任务，下表为详细介绍。

任务分类	任务场景	说明	示例
Prompt生成	文本理解/单轮对话任务多轮对话任务视觉理解任务	将简短的「任务描述」拓展为结构相对完整的「初始Prompt」。	判断舆论的内容对出行行业的影响。 Replay Play 00:00 / 00:00 Live 00:00 Fullscreen Cssfullscreen 1x 2x 1.5x 1x 0.75x 0.5x Click and hold to drag
Prompt调优	文本理解/单轮对话任务	用户输入包含「变量（文本）」的「Prompt」，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。Prompt 里变量的占位符为{{变量名}}。	起草邮件、文档总结。例如：引导大模型「起草回复客户投诉及提供解决方案电子邮件」的Prompt，包含{{客户投诉}}和{{解决方案}}这两个变量。 Replay Play 00:00 / 00:00 Live 00:00 Fullscreen Cssfullscreen 1x 2x 1.5x 1x 0.75x 0.5x Click and hold to drag
	多轮对话任务	适用于需要与模型助手进行多轮次对话的任务。用户设置「系统Prompt」并输入「用户内容」，模型以「助手」身份与之开展多轮交流。	客服对话、角色扮演。 Replay Play 00:00 / 00:00 Live 00:00 Fullscreen Cssfullscreen 1x 2x 1.5x 1x 0.75x 0.5x Click and hold to drag
	视觉理解任务	适用于包含图片信息的任务。用户输入包含「变量（文本/图像）」的「Prompt」，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。	拍照解题、作业批改 Replay Play 00:00 / 00:00 Live 00:00 Fullscreen Cssfullscreen 1x 2x 1.5x 1x 0.75x 0.5x Click and hold to drag
Solution探索	视觉理解 Solution	适用于需要理解图片信息的复杂任务，平台依托大模型能力自动探索多步骤、工具的任务Solution，并支持代码轻松部署。	停车场航拍图车辆识别、包裹收件人地址识别 Replay Play 00:00 / 00:00 Live 00:00 Fullscreen Cssfullscreen 1x 2x 1.5x 1x 0.75x 0.5x Click and hold to drag

其中， Prompt 调优任务提供以下能力。

场景分类	功能	说明
Prompt快速优化	一键改写	在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户对当前Prompt整体不满意，使用AI一键改写。
	基于反馈优化	在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户对当前Prompt局部不满意，输入反馈引导AI进行优化。
构建用户提问	AI联网生成变量	在Prompt调优模块的调试流程中，用户需要模型访问互联网，生成更多样化的变量内容。
	AI批量生成变量	在Prompt 调优模块的批量流程中，用户需要以种子样本为基础，批量生成数据集用于Prompt优化。
生成模型回答	启用领域知识库	在Prompt生成模块中，支持用户使用领域知识帮助Prompt优化迭代。
	模型工具调用	在Prompt调优模块中，用户需要大模型调用外部工具或函数进行回复，突破纯语言处理局限，实现与真实世界的交互和操作。
	优化理想回答	在Prompt调优模块中，用户没有明确的理想回答时，可参考AI生成内容，或进一步提供用户反馈、修改AI思考步骤以优化AI生成结果。
完成回答评分	选用GSB比较模式	在Prompt调优模块中，用户对于此任务没有理想回答或明确的评分标准，可选用GSB比较模式。
	构建复杂评分标准	在Prompt 调优模块的批量流程中，平台支持一种领域特定语言 (DSL) ，以满足用户构建复杂评分标准的需求。例如，当模型输出为 JSON 格式且包含多个字段时，用户可针对不同字段分别设定评分规则，最终汇总得出总分。详情参见评分 DSL。
	AI批量智能评分	在Prompt 调优模块的批量流程中，用户需要以种子评分结果为基础，对模型回答进行批量AI智能评分。
模型设置	自定义模型	在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户可以使用第三方模型。当前仅支持独立站版本。
	修改模型推理参数	在Prompt生成模块或Prompt调优模块的调试流程中，用户可以调整模型推理参数（Temperature，Top P，参数含义见请求体）。当前仅支持火山方舟版本。
	开启免费模型精调	在Prompt调优模块的「智能优化」流程中，用户可以进一步勾选「免费智能精调」，以突破Prompt优化瓶颈，并在精调后的模型上执行优化后的Prompt推理。当前仅支持火山方舟版本。
其他	开启单样本调试模式	在Prompt调优模块的批量流程中，用户处理数据集时，需要对单个样本进行精细化调试。

其中，部分功能仅适用于特定的任务场景和调优模式，具体见下表。

任务场景×调优模式			AI生成变量	知识库	工具调用	免费智能精调
文本理解/单轮对话	评分模式	√	√	√	√
文本理解/单轮对话	GSB比较模式	√	√	×	×
多轮对话	评分模式	×	×	×	×
多轮对话	GSB比较模式	×	×	×	×
视觉理解	评分模式	×	×	×	×

基本概念

基本概念	说明
文本理解/单轮对话任务	用户输入包含「变量（文本）」的「Prompt」，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。
多轮对话任务	用户设置「系统Prompt」并输入「用户内容」，模型以「助手」身份与之开展多轮交流，以满足特定任务场景需求。
视觉理解任务	用户输入包含「变量（文本/图像）」的「Prompt」，与模型进行一轮问答，以解决用户定义的任务。
视觉理解 Solution	用户输入图像与复杂任务的描述，AI自动探索多步骤、工具的解决方案。
评分模式	基于1-5分对回答评分，模型将根据你的评分结果建立量化的优化标准。聚焦低分样本的共性缺陷反向修正Prompt，实现精准优化。适合您已有明确的理想回答的场景。
GSB比较模式	对比A、B两种回答，判断”Good更好/Same等同/Bad更差”。模型将根据你的定性反馈，逐步对齐你的隐形偏好标准来优化Prompt。适合您没有理想回答或明确的评分标准的场景。
知识库	支持大模型在回复中使用用户上传的领域知识库，以优化模型回答。
工具调用	支持大模型在回复中调用外部工具或函数，突破纯语言处理局限，实现与真实世界的交互和操作。
理想回答	适用于评分模式，「理想回答」由用户输入或基于模型回答改写，用于优化「模型回答」。
参照回答	适用于用户没有「理想回答」的GSB比较模式，「参照回答」由能力更强大的模型生成，支持用户手动修改。用户比较「模型回答」与「参照回答」，判断「Good更好/Same等同/Bad更差」，为Prompt优化提供参考。

工作机制

PromptPilot中，每个「Prompt调优任务」可管理多个Prompt「版本」。不同版本的Prompt及其对应的评测集相互独立控制。每个调优任务的实现机制为：

帮助用户从「任务」生成「初始Prompt」；

调试「初始Prompt」，并形成评测数据集的种子「样本」；

基于种子「样本」，批量生成样本并构建「评测数据集」

平台以提高样本整体评分为目标，基于「评测数据集」，并结合特定算法，形成一个优化后的新版本Prompt。

其中，每一条样本包括提问、回答、评分结果。在不同任务场景、调优模式下，每一条样本的元素构成不尽相同。

使用流程

PromptPilot 根据用户是否有初始 Prompt，设置了「Prompt 生成」、「Prompt 调优」两个功能模块入口。若用户已有结构完整的初始 Prompt，可从「Prompt 调优」模块进入，否则推荐优先进入「Prompt 生成」模块。独立站版本在此基础上，支持用户根据是否已有批量数据集，直接选择从「Prompt 批量」模块进入进行Prompt迭代优化。每个调优任务将进入「PromptPilot 管理」统一管理。

同时，为帮助用户解决更为复杂的视觉理解问题，生成包含多个步骤、工具的解决方案（Solution）。平台支持创建「视觉理解 Solution」。每个Solution探索任务同样进入「PromptPilot 管理」统一管理。

计费说明

PromptPilot于2025年9月12日正式商业化，具体细则详见 PromptPilot计费说明。

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