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如果我们需要将 AI 应用到项目中或者工作中，甚至是自己的企业中，一份管理良好的提示语库一定是不可或缺的。
就像程序员编写代码一样，多人协同的情况下，也需要合适的工具来管理代码仓库，保证一切都可追溯，有记录。
同时，提示语自身也会有生命周期的概念。理解提示语的生命周期对于我们高效管理提示语库至关重要。
生命周期能够确保我们的提示语系统地创建、优化、测试和维护，从而减少错误并提高 AI 的性能。
本文将首先介绍一个扩展且完整的提示语生命周期，其中包括所有必要的阶段：规划与设计、开发、测试、优化、发布与版本管理、文档编写以及维护。
详细的生命周期可以为复杂的大规模环境中管理提示语提供坚实的框架。
同时，本文还将介绍一个针对于个人和专业人士所优化的精简版的提示语生命周期。
麻雀虽小，五脏俱全。简化的生命周期依然保留了有效管理提示语所需的关键元素，同时降低了复杂性，使其更适合个人使用或者小规模的专业应用。
目录
• 提示语的生命周期简介
• 提示语的规划与设计
• 提示语的开发
• 提示语的测试
• 提示语的优化
• 提示语的发布、部署和版本管理
• 提示语的文档
• 提示语的维护
• 简化版的生命周期
• 应用提示语生命周期的好处
• 总结
提示语的生命周期简介
精准高效的提示工程可以确保 AI 模型提供高质量回答。
提示语的生命周期包含多个不同的阶段，每个阶段都致力于优化和完善提示语。
通过这样一个完整的生命周期来持续改进并适应不断变化的 AI 模型和用户需求（其实就是我们自己的需求）。
提示语的生命周期包括以下阶段：
1、规划与设计
精准高效的提示工程的基础基于仔细的规划与设计。
此阶段主要涉及：
• 定义提示语的目的
• 识别目标受众
• 概述开发过程
• 选择平台以及建立性能指标
2、开发
在此阶段，结合规划与设计阶段确定的上下文、背景信息和用户需求，创建提示语的初稿。
开发阶段还包括在开发环境中进行实验和非正式测试，以优化提示语、选择框架、示例和启发式方法，并应用标准提示工程规则。
3、测试
在模拟的真实环境中进行严格测试。
这个过程可以用来评估提示的有效性，同时收集性能指标和反馈来识别哪些地方需要改进。
测试阶段确保提示语在正式使用之前是健壮且可靠的。
4、优化
根据测试阶段的反馈和性能数据，对提示语进行优化和增强。
此阶段涉及针对性的改进以及进一步测试，确保提示语达到最佳性能。
优化为提示语的的生产部署做好充分的准备。
5、发布、部署与版本管理
优化后的提示语将会被部署到生产环境中。
此阶段包括最终的验证、版本管理，以及详细的发布说明。
6、文档编写
全面的文档可以支持提示语生命周期的所有阶段。
包括初始的开发记录、测试和优化日志、发布说明等。
完善的文档可以确保透明度，对于新人或者新的协同人员来说，可以提供一份入门指南，提高工作效率。
7、维护
由于 AI 技术日新月异，所以定期维护可以确保提示语长期有效并且可靠。
此阶段涉及持续的性能监控、反馈整合、适配 AI 的模型的更新以及定期评审。
提示语生命周期的每个阶段相互关联，从而形成一个促进持续改进和适应的反馈循环。
通过遵循这一结构化的方法，企业或者团队可以开发和维护高质量的提示语，提升 AI 模型的性能，满足用户期望，并适应不断变化的 AI 环境。
接下来，本文将会对每一个阶段进行更详细的介绍。
提示语的规划与设计
目标
包含定义目标，识别目标受众，概述过程，选择平台以及建立性能指标。
同时，根据期望的 AI 输出设计初始提示语。
定义目标：明确提示语的目标，要实现什么任务或什么样的结果？
识别目标受众：确定与 AI 交互的人群（如果是自己使用，那目标人群就是我们自己），并根据他们的需求定制提示。
概述过程：规划从提示语创建到部署的步骤，确保所有团队成员都能理解工作流程。
选择平台：选择将用于提示语部署的 AI 平台或工具，比如 ChatGPT，Kimi，通义千问等。
建立性能指标：定义成功的标准，比如准确性、相关性、用户满意度和响应时间。
设计初始提示语
确定期望的 AI 输出，并相应地创建初始提示语结构。
示例：
对客户关于订单延迟的投诉编写回应，需要包含以下几点：
1. 对订单延迟造成的不便进行道歉；
2. 对订单延迟的原因进行解释；
3. 详细阐述解决问题的步骤；
4. 提供善意的举措，比如下一次购买的折扣。
当目标、受众、过程、平台、性能指标和初始提示设计都有了清晰定义时，标志着规划与设计阶段结束。
提示语的开发
目标
根据规划与设计阶段所定义的目标、受众、过程、平台和性能指标，创建初始版本的提示语，确保其清晰、结构良好。
同时，此阶段还包含在不受严格的测试条件的限制下，在较为开放的环境中进行实验、测试和优化。
这样可以有助于快速迭代和调整，确保在进入正式环境之前，提示语已经经过充分的优化和验证。
初步草案：根据规划与设计阶段概述的要求编写提示语。确保清晰、结构良好，并包含相关的上下文和背景信息。
上下文信息：整合所有必要的背景信息，并指定目标受众，以有效地定制回应。
比如：提供客户的订单历史和之前与客户服务的互动详情。
框架选择：选择适当的框架和示例来为提示语的创建提供指导。应用标准的提示工程规则，确保一致性和有效性。
比如：选择一个结构化模板，包括问候语、问题识别、解决方案提议和结尾。
专注开发的实验：在开发环境中通过实验和非正式测试来优化提示。
审查和完善：根据实验结果和反馈，持续审查和完善提示。确保提示准确、明确，并符合既定目标和指标。
当提示被认为结构良好、内容丰富，并准备进行正式测试时，开发阶段结束。
提示语的测试
目标
通过严格且反复的测试，在尽可能接近真实数据和工作流程的模拟环境中验证已开发提示语的有效性。
模拟环境测试：在受控的模拟环境中进行测试，该环境尽量还原真实条件。
这包括使用真实或逼真的数据集、典型的用户交互和标准工作流程。
比如：使用历史客户数据和常见投诉场景模拟客户服务交互，以测试提示语的有效性。
性能指标：定义并应用性能指标来评估提示语的有效性。
这些指标可能包括准确性、相关性、响应时间和用户满意度。
迭代测试：测试阶段是一个反复的过程。根据性能指标和反馈，持续测试、分析和优化提示语。
受控反馈循环：收集所有参与测试的人员的反馈，包括测试用户、利益相关者和质量保证团队。使用这些反馈提示语进行必要的调整。
模拟边界条件：确保测试环境包括各种场景和极端情况，以全面评估提示在不同条件下的表现。
测试记录文档：详细记录所有测试活动，包括测试用例、性能指标、反馈和对提示语所做的更改。此文档支持透明度和可追溯性。
当提示语在各种模拟真实场景中始终符合预定的性能指标和利益相关者的期望时，测试阶段结束。
提示语的优化
目标
根据测试阶段的详细反馈和性能分析，对提示语进行优化和增强，为生产部署做好准备。
包含以下步骤：
1、分析测试结果
性能评审：彻底审查测试阶段收集的数据，重点关注准确性、相关性、响应时间和用户满意度等性能指标。
反馈分析：评估测试人员、利益相关者和质量保证团队的反馈，识别重复出现的问题或改进建议。
2、识别提示语的薄弱点和改进点
模式识别：识别测试数据和反馈中的模式，指出特定的薄弱点和改进点。
优先处理问题：根据对性能和用户满意度的影响对识别出的问题进行排序，优先处理最关键的问题。
3、优化和增强
有针对性的改进：根据识别出的薄弱点和改进点对提示语的结构、指令和上下文进行有针对性的增强。
采用最佳实践：应用提示工程中的最佳实践，如更清晰的指令、改进的上下文信息和更结构化的响应。
4、迭代测试和优化
测试修改：对优化后的提示语进行迭代测试，确保改进达到预期效果。
持续反馈循环：在每次迭代过程中持续收集和分析反馈，以进一步优化提示语。
5、预生产验证
最终验证测试：在接近生产环境的条件下进行最终验证测试，确认提示语已准备好部署。
压力测试：进行压力测试，评估提示语在高负荷或极端情况中的表现。
6、更新文档
更新记录：记录优化阶段所做的所有更改，包括每项更改的理由及其对性能的影响。
准备发布说明：编写全面的发布说明，总结所做的更改、最终验证测试的结果以及部署说明。
当提示语在各种模拟真实场景中始终提供准确、上下文适当和高质量的响应，并达到最佳性能时，优化阶段结束。这标志着提示语已经准备好进入发布和部署阶段。
提示语的发布、部署和版本管理
目标
将优化后的提示语部署到生产环境中，确保系统化的版本控制、全面的文档记录以及用户的平稳过渡。
此阶段包含以下步骤：
1、最终验证和批准
利益相关者审查：将最终版本的提示语提交给利益相关者进行审查和批准。确保所有关键利益相关者都同意提示已准备好投入生产。
部署前检查表：确认所有部署前检查已完成，包括性能指标、用户验收测试和符合内部指南的情况。
2、版本控制
分配版本号：通过为提示语分配版本号来跟踪更改，比如语义化的版本控制（比如 v1.0.0）。
版本控制系统：使用版本控制系统（例如，Git）管理和跟踪提示库的更改。确保所有更改都有明确的提交消息记录。
3、发布日志
准备详细的发布日志：创建全面的发布日志，概述优化过程中所做的更改、最终验证测试的结果以及部署和使用的说明。
分发发布日志：与所有相关利益相关者和用户分享发布日志，确保他们了解更改并知道如何实施新提示语。
4、部署
部署计划：制定详细的部署计划，概述将提示语发布到生产环境的步骤，包括时间安排、责任人以及出现问题时的回滚计划。
生产环境部署：按照部署计划将提示语部署到生产环境中。确保对正在进行的操作造成的干扰最小。
部署后监控：在初始发布阶段密切监控提示语在生产环境中的性能。通过实时分析和反馈快速识别和解决问题。
5、培训和支持
用户培训：为与新提示语互动的用户提供培训课程和资源。确保他们了解如何有效使用提示语，并知道在哪里反馈相关的问题。
用户支持：建议用户支持服务，确保在初始的部署阶段能够快速响应问题。
6、版本控制和持续改进
持续收集反馈：在部署后要持续收集用户的反馈，识别改进点，对提示语进行优化。
定期更新：基于持续反馈和性能数据对提示语进行定期更新和改进，通过版本控制系统来管理这些更新。
文档更新：在提示语更新的同时，也要保证所有的文档同步更新。
当提示语成功部署到生产环境中并且用户能够获得培训和支持，并且有一个系统用于持续改进和版本控制时，发布、部署与版本管理阶段结束。
提示语的文档
目标
此阶段主要是结合之前的阶段来创建并维护支持提示语生命周期所有阶段的全面文档。
包含以下步骤：
1、初始文档创建
开发文档：记录提示语的初始创建过程，包括目标、上下文、框架选择以及开发提示语期间使用的具体指令或约束。
版本控制细节：包括版本号、日期和作者信息，这些信息可以用来跟踪提示语演变的过程。
2、测试和优化记录
测试文档：详细记录测试，包括测试用例、场景、性能指标和收到的反馈。
优化变更：记录优化阶段所做的所有更改，包括每次更改的理由、实施方式及其对性能的影响。
3、发布日志
全面的发布日志：准备详细的发布日志，总结优化阶段所做的所有更改、最终验证测试的结果以及部署和使用的说明。
分发发布日志：与所有相关利益相关者分享发布日志，确保他们了解更改并知道如何实施新提示语。
4、持续更新和维护
定期更新文档：定期更新文档，需要在文档中写明 AI 模型的变化以及提示语的变化。
更改日志：详细记录更改日志，包括对提示语和底层 AI 版本的所有更新、日期、变更描述及其影响。
5、培训和用户指南
创建培训材料：根据文档编写培训材料和用户指南，帮助用户理解并有效使用提示语。
定期更新培训资源：确保每当提示语或 AI 模型发生变更的时候，所有培训材料和用户指南都能够得到更新。
6、可访问性和透明度
集中化文档库：将所有文档存储在一个集中且易于访问的库中，集中管理角色和权限等，比如语雀，Notion。
透明度：在文档编写过程中保持透明度，确保所有更改、更新及其背后的原因都能够清晰传达给所有协同者。
文档更新的重要性
• 准确性和一致性：保持文档更新，确保所有协同者都拥有准确和一致的信息.
• 历史记录：详细的文档提供了变更的历史记录，有助于理解提示语和底层 AI 模型的演变。这对于故障排除、审计和持续改进来说至关重要。
• 培训和入职：最新的文档对于培训新用户和新人加入至关重要。
文档的更新是一个持续进行的过程，需要不断的增删改来反映提示语或底层 AI 模型的相关变化，这个阶段永远没有明确的结束点，需要随着提示语和 AI 模型的演变而不断发展。
提示语的维护
目标
在底层 AI 模型频繁更新和变化的情况下，通过定期审查、更新和持续的性能监控，可以确保提示语的有效性、相关性和准确性。
此阶段包含以下步骤：
1、定期审查和审计
计划审查：根据提示语的重要性和使用频率定期进行审查。
全面审查：定期对所有提示语进行深入审查，评整体有效性并找出改进点。
2、性能监控
实时监控：实时监控提示语在生产环境中的性能，使用相关的分析工具来识别趋势、异常和需要关注的地方。
性能指标评估：定期评估性能指标，确保提示语能够达到预期标准。根据提示语的重要性来调整评估频率。
3、反馈整合
反馈收集：建立持续反馈收集机制，从最终用户那里收集反馈，通过这些反馈找出问题和改进点。
提高用户参与度：定期与用户互动，了解他们的体验并收集关于如何改进提示语的见解。
4、主动更新和改进
修复性更新：根据持续的反馈和性能监控定期对提示语进行修复性的更新和调整，当然，依然要确保这些更改得到记录和跟踪。
重大改进：当发现重大问题或底层 AI 模型发生了重大更新时，需要对受影响的提示语进行重大改进。
5、适应 AI 模型更新
监控 AI 模型的变化：保持对底层 AI 模型更新和变化的关注，即使是小更新和未宣布的变化，也需要关注，并且，需要了解这些变化将会如何影响提示语的准确性和性能。
评估影响：仔细评估 AI 模型的更新对提示语的影响，进行针对性的测试。
6、文档更新
与上文中「持续更新和维护」阶段一致，保持所有文档的更新和透明度。
维护的重要性
• 适应快速变化：由于 AI 模型快速发展，所以定期维护提示语可以保证提示语的可靠性。
• 确保一致性：持续维护有助于保持提示语的质量和性能的一致性，避免随时间推移而退化。
• 关键任务的可靠性：对于关键任务的提示提示语，维护阶段对于确保可靠性和准确性至关重要。根据使用频率来对提示语进行定期评估，可以快速识别、发现和解决问题。
• 用户信任：持续维护和改进能够建立用户对 AI 系统的信任。
提示语的维护是一个持续进行的过程，这个阶段需要快速适应 AI 的变化，确保提示语的性能随着时间推移依然能够保持最佳状态。
以上内容是针对于企业或者大规模应用的提示语的生命周期的介绍和提示语的管理，下文的内容将会针对于个人或者小规模应用的提示语的生命周期和管理做详细介绍。
简化版的生命周期
对于希望管理自己的提示语库的个人用户来说，可以使用简化版的提示语生命周期。
精简的生命周期依然保留了完整生命周期的基本要素，但减少了复杂度，更适合于个人或小规模应用使用。
1、提示语的规划与设计
目标：定义提示语的目标、受众和性能指标。
• 定义目标：明确你希望通过提示语实现的目标。
• 识别受众：了解谁将使用或受益于这些提示语。
• 设定性能指标：确定提示语的成功标准。
2、提示语的开发与测试
目标：编写提示语的初始版本，在实际场景中测试，并根据反馈进行优化。
• 初步编写：根据定义的目的和目标撰写提示语。
• 实验和测试：在实际场景中使用提示语，观察其表现。
• 收集反馈：从收件人或用户处收集意见，以找出改进点。
• 优化提示语：根据收到的反馈进行必要的调整。
3、提示语的优化
目标：根据详细反馈和性能数据优化提示语。
• 分析结果：分析测试阶段的性能和反馈。
• 有针对性的改进：找出问题，对提示语进行针对性的改进。
4、提示语的版本管理与文档记录
尽管是简化版本的生命周期，但是文档记录依然必不可少。
目标：维护一个组织良好的提示语库，对修改和更新进行清晰的版本管理和文档记录。
• 跟踪版本：为提示分配版本号来跟踪更改和更新。
• 创建记录：记录提示语的目标、修改记录等。
• 定期更新：确保每次修改后文档都得到更新。
5. 提示语的维护
目标：定期审查和更新提示语来保持其有效性和可靠性。
• 定期审查：制定提示语有效性的审查时间表。
• 整合反馈：持续收集反馈并根据需要进行调整。
• 适应变化：关注环境变化，在需要的时候对提示语进行更新。
简化生命周期的重要性
• 可管理性：使流程简单易行，个人无需大量资源即可完成。
• 灵活性：允许快速调整和持续改进，无需复杂系统。
• 有效性：确保提示在个人或专业使用中始终保持高效和相关性，保持高性能标准。
应用提示语生命周期的好处
实施结构化的提示语生命周期可以提供许多显著的好处，主要有以下几点：
结构和组织
• 清晰的规划：提示语生命周期可以确保每个阶段都经过精心规划和执行。这种结构可以帮助团队保持有序性和专注性，避免由于疏忽或者过于仓促所带来的问题。
• 一致性：通过遵循结构化的方法，每个提示语都能得到一致的开发、测试和优化。
减少浪费
• 最小化资源：通过在开发和测试阶段早期发现问题，提示语的生命周期有助于避免返工和低效的问题。
• 高效利用资源：迭代测试和优化确保只有有效的提示语被部署。
• 有针对性的改进：基于反馈来改进提示语也就意味着相关的资源集中于解决实际问题和提升最有影响的方面。
可扩展性
• 可扩展解决方案：提示语生命周期可以让创建的 AI 工具在多个平台上扩展并被更广泛的受众使用。
• 适应性：结构化的方法可以让提示语适应不同的上下文和需求，确保提示语可以定制并应用于各种领域。
加强质量把控
• 严格的测试和验证：提示生命周期包括详尽的测试和优化阶段，确保提示语在部署前就能够有高度的准确性和可靠性。
• 减少错误：在过程中早期就能够识别和解决潜在问题，最大限度地减少了错误风险。
• 持续改进：定期反馈和迭代优化让提示语的质量不断提升。
更好的协作
• 团队协作：明确的生命周期可以促进团队成员之间更好的协作，确保每个人都了解自己的角色和职责。
• 沟通清晰：详细的文档和版本控制可以让团队内部的沟通更加清晰。
总结
提示语的生命周期是一个强大的框架，它不仅能够让我们编写出精准高效的提示语，还能够通过持续的收集反馈来不断改进，让提示语保持高性能和准确性。
如果你希望能够建立并维护自己的提示语库，那么，不妨尝试着将提示语的生命周期应用到提示语库中，并结合本文的内容来对提示语库进行更新、优化和维护。
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