年薪百万的Prompt Engineer需要哪些硬核技能

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超梦 发表于 2025/03/14 10:38:30 2025/03/14
【摘要】 🌐 写在前面:被低估的「AI 翻译官」最近和某大厂 NLP 负责人聊到,他们刚给资深 Prompt Engineer 开出 80w+年薪,还配期权。这个岗位早已不是「调调话术」的初级工种——能让 AI 产出「商业价值」的人,才是企业争抢的对象。作为从算法岗转型的从业者,我拆解了 30+大厂 JD 和自己操盘的 12 个落地项目,总结出这套「年薪百万技能模型」。文末附腾讯云 AI 大赛获奖...

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🌐 写在前面:被低估的「AI 翻译官」

最近和某大厂 NLP 负责人聊到,他们刚给资深 Prompt Engineer 开出 80w+年薪,还配期权。这个岗位早已不是「调调话术」的初级工种——能让 AI 产出「商业价值」的人,才是企业争抢的对象

作为从算法岗转型的从业者,我拆解了 30+大厂 JD 和自己操盘的 12 个落地项目,总结出这套「年薪百万技能模型」。文末附腾讯云 AI 大赛获奖的「prompt 工程检查表」,建议收藏!

🔥 硬核技能 1:逻辑链构建——让 AI 学会「人类的思考」

误区:90%的新手停留在「指令+示例」的表层,真正的高手在拆解「认知层级」。

案例:某金融客户需要 AI 生成投资报告,普通 prompt 给「分析宁德时代 2024 财报」,结果 AI 只会罗列数据。

我的解法

  1. 目标拆解:报告用于「机构路演」→ 需要风险提示+行业对比+投资建议
  2. 认知分层:undefined▶ 事实层:提取财报核心数据(营收/毛利率/研发投入)undefined▶ 逻辑层:对比比亚迪、松下的产能布局(行业定位)undefined▶ 决策层:结合欧盟碳关税政策,推导 2025 年利润波动(风险预判)
  3. prompt 结构角色设定(资深分析师)+ 思考路径(先数据→再对比→后结论)+ 输出格式(3页PPT要点)undefined结果:AI 产出的报告被客户直接用于路演,节省 3 个分析师 2 周工作量。

💡 关键点:用「苏格拉底提问法」训练 AI,强迫它暴露思考过程。公式:问题+假设+验证步骤+结论

🧩 硬核技能 2:多模态融合——从「文字游戏」到「场景落地」

行业趋势:腾讯云最新数据显示,62%的企业需求涉及「图文/语音/代码」混合 prompt。

实战技巧

  • 图像+文本:给电商 AI 的 prompt 加[参考商品图:袖口走线细节],生成的详情页文案转化率提升 18%
  • 语音+逻辑:客服场景中,先让 ASR 转写口语化问题(「你们的冰箱门关不严!」),再喂给 AI[用户情绪:急躁,需优先安抚+故障排查指南]
  • 代码+业务:金融风控场景,prompt 嵌入[Python函数:计算用户近3个月消费波动率],AI 自动生成风控策略代码

避坑:警惕「模态冗余」!曾见过某医疗项目同时喂 CT 图+文字报告,导致 AI 混淆诊断逻辑——明确每种模态的「分工」,比如图像用于定位病灶,文字用于补充病史

🔧 硬核技能 3:工程化思维——从「灵光一闪」到「可复制的 SOP」

大厂标配:某 TOP3 互联网公司的 prompt 工程师,必须掌握这 3 套工具:

  1. 版本管理:用 Notion 搭建「prompt 仓库」,记录每个版本的目标→输入→输出→AB测试数据(如图 1)
  2. 成本监控:接入腾讯云 API 统计,用 SQL 分析token消耗/输出质量的性价比(我的经验:token 成本占比低于业务价值的 0.3%才算合格)
  3. 异常处理:预设「prompt 熔断机制」,比如当 AI 输出「无法回答」超 3 次,自动触发人工介入流程

案例:在教育 AI 项目中,我设计了「prompt 版本号规则」:V2.3.1-数学-小学-应用题解析,包含场景(数学)+学段(小学)+题型(应用题)+优化点(解析步骤细化),让新人 3 天就能接手迭代。

行业纵深:领域知识——「懂业务」比「懂 AI」更值钱

数据:猎聘网显示,医疗/金融/智能制造领域的 prompt 工程师,平均薪资比通用岗高 42%。

我的转型路径

  • 第一步:啃行业黑话(比如金融的「久期匹配」、医疗的「ICD-11 编码」)
  • 第二步:拆解业务流程(曾花 2 周泡在银行信贷部,画出「贷前审核」的 23 个决策节点)
  • 第三步:设计专属 prompt 框架(如图 2:医疗问诊的主诉+检查指标+鉴别诊断+处置建议四象限模型)

误区:不要迷信「通用 prompt 模板」!曾用通用模板优化法律合同审查,结果漏掉「流质条款」的特殊规定——行业知识的深度,决定了 AI 产出的「商业价值下限」

🔍 硬核技能 5:对抗性优化——让 AI「反套路」

现实挑战:某电商客户发现,用户用「帮我写一条夸女朋友的朋友圈」触发 AI 写营销文案,导致成本激增。

我的解法

  1. 意图识别:在 prompt 首行加[检测关键词:朋友圈/礼物/惊喜→判定为C端需求,限制token输出量]
  2. 风险前置:给金融 AI 预设[敏感词库:收益率/保本/稳赚→触发合规话术]
  3. 负样本训练:收集 1000+恶意 prompt,用「对抗训练」教会 AI 拒绝「写反人类内容」

工具:推荐用腾讯云 AI 安全实验室的「PromptGuard」,能自动识别 87 类恶意诱导(实测拦截率 92%)。

未来力:AIGC 系统设计——从「调参侠」到「架构师」

高薪分水岭:年薪百万的 PE,70%时间在做「系统设计」而非「单个 prompt 优化」。

实战案例:某智能客服系统的优化:

  • 分层架构:undefined▶ 外层:用户输入 → 意图分类模型(快速路由)undefined▶ 中层:场景 prompt 库(根据历史对话自动匹配最优版本)undefined▶ 内层:兜底逻辑(当所有 prompt 失效,触发人工坐席)
  • 动态调优:每天凌晨用前一天的 10w+对话数据,自动迭代 prompt 的「关键词权重」

成果:人均对话轮次从 5.2 轮降至 3.1 轮,客服成本节省 28%。这才是企业愿意付百万年薪的「系统性价值」。


以医疗/金融/电商三大高频场景为例,附腾讯云实战数据

🔍 技能 1:逻辑链构建——医疗问诊的「误诊防御战」

项目背景:某互联网医院 AI 问诊系统,患者投诉「建议笼统」,实际误诊率达 12%(行业警戒线 8%)。

问题定位:医生标注发现,AI 跳过「鉴别诊断」直接给方案,比如把「胸痛」直接判为「心绞痛」,漏掉「反流性食管炎」可能。

我的解法

  1. 认知分层训练(附 prompt 片段):角色:三甲医院心内科主治医师(10年经验)
    思考流程:
    ① 主诉分析:压榨性胸痛(心绞痛)vs 烧灼痛(食管炎)→ 要求患者补充「疼痛时长/诱因」
    ② 排除干扰:查看历史记录,患者无高血压史→降低心梗概率
    ③ 证据链:结合心电图ST段正常+胃镜报告反流→锁定消化系统问题
    输出:先安抚(「您的情况更倾向胃食管问题」)→ 给出2项居家检测建议→ 强调「持续胸痛超15分钟立即就医」

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  1. 数据验证:训练后误诊率降至 5.3%,患者满意度提升 27%(腾讯云 AI 质检数据)。undefined技能映射:用「主诉 → 证据 → 排除 → 结论」的临床思维,强迫 AI 暴露思考漏洞,这才是医疗场景的核心价值。

🛍️ 技能 2:多模态融合——电商详情页的「转化率逆袭」

项目痛点:某 3C 品牌详情页文案 CTR 仅 1.2%,竞品均值 2.8%。

破局思路:发现用户浏览路径是「图 → 文 → 参数」,但 AI 文案只描述功能,未结合视觉重点。

多模态 prompt 设计

[参考素材]:
▶ 主图:充电宝侧面「0.5cm超薄」特写(标注:用户最关注便携性)
▶ 拆机视频:内部芯片散热设计(标注:技术控关心点)
▶ 差评关键词:「重」「充电慢」(标注:需针对性反驳)

[输出要求]:
① 首段:场景化标题(「装进牛仔裤口袋的充电宝,登机不用取!」)
② 中段:图文对应(配图散热孔特写→「航天级散热,连续充10次不发烫」)
③ 末段:数据对比(对比竞品重量/充电速度,用表格可视化)

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结果:CTR 飙升至 3.9%,单月 GMV 增长 187 万(腾讯云 A/B 测试数据)。

关键认知:多模态不是「图+文」堆砌,而是「视觉焦点 → 用户痛点 → 技术优势」的闭环。

***

那么又有人问了,Prompt Engineer的工程化思维技能时,如何突出行业特异性?

一、医疗行业:合规红线+误诊防御的「双保险工程」

▶ 行业痛点:

  • 卫健委规定:AI 不得替代医师诊断,处方需「三级审核」
  • 真实误诊案例:AI 将「腹痛」直接判为「肠胃炎」,漏诊「宫外孕」(某互联网医院月均 3 例)

▶ 工程化方案:

  1. 合规版本管理
  2. 建立「诊断-处置」双链路版本号:V3.2.1-妇科-腹痛鉴别-排除妊娠
  3. 强制嵌入「禁忌词阻断」:检测到「月经推迟」+「腹痛」,自动触发[妊娠排查流程](调用 HCG 检测值接口)
  4. 行业特异性:对接医保局「处方审核系统」,每版 prompt 需通过「DIP 病种编码校验」
  5. 误诊防御机制
  6. 设计「3 级熔断」:undefined① 单症状 → 触发「鉴别诊断清单」(如胸痛需同时输出 5 种可能)undefined② 跨模态冲突 →CT 报告「肺部结节」vs 主诉「咳嗽」,自动标记「需人工复核」undefined③ 历史误诊案例库 → 每周自动更新负样本(腾讯云 AI 安全实验室数据:拦截率 96.7%)
  7. 成本控制
    • 发现 82%的 token 消耗在「重复询问过敏史」→ 对接电子病历 OCR,自动填充「既往史」字段
    • 行业特异性:按「DRG 付费标准」优化输出长度(如阑尾炎处置方案控制在 200token 内,避免医保拒付)

▶ 数据验证:

  • 误诊率从 12%→3.1%(低于行业 5%警戒线)
  • 单例问诊成本下降 41%(腾讯云医疗 AI 专项优化报告)

二、金融行业:风控颗粒度+监管响应的「毫米级工程」

▶ 行业痛点:

  • 银保监会要求:AI 审核需留痕,「秒批」决策需可解释
  • 某城商行案例:AI 误批「学生贷」,涉诉金额超 200 万

▶ 工程化方案:

  1. 监管响应式版本管理
  2. 建立「政策-客群-风险」三维标签:V2.5.3-315专项-大学生-多头借贷拦截
  3. 每周自动抓取「金融监管局」官网,更新「禁止话术库」(如 2025 年新增「不得暗示零首付」)
  4. 行业特异性:对接央行征信系统,prompt 嵌入「近 6 个月查询次数>5 次 → 触发人工」的硬性规则
  5. 风控颗粒度优化
  6. 拆解「经营贷」审核节点:undefined▶ 上游:营业执照 OCR→ 自动校验「注册地址与经营地是否一致」undefined▶ 中游:流水分析 → 用 Python 函数计算「公转私占比>60%→ 标记风险」undefined▶ 下游:反欺诈 → 对接公安「空壳公司库」,实时阻断异常申请
  7. 行业特异性:引入「久期匹配」模型,prompt 自动计算「贷款期限-抵押物剩余年限」差值>3 年 → 拒绝
  8. 成本-风险平衡
    • 发现「征信报告解析」消耗 60%token→ 训练专属 NLP 模型,token 用量压缩 73%
    • 行业特异性:按「巴塞尔协议」设置「风险调整后收益」(RAROC)指标,确保每版 promptROI>1:5

▶ 数据验证:

  • 客诉率下降 79%,通过银保监会「AI 算法备案」
  • 单客审核成本从 1.2 元 →0.38 元(腾讯云金融 AI 优化案例)

三、电商行业:转化率驱动+实时迭代的「敏捷工程」

▶ 行业痛点:

  • 某 3C 品牌:AI 生成的详情页文案 CTR 仅 1.2%,竞品 2.8%
  • 大促期间:爆款商品 prompt 未及时更新,错失 300 万 GMV

▶ 工程化方案:

  1. 场景化版本矩阵
  2. 建立「流量-转化-复购」三层版本:undefined▶ 引流版(V1.0):突出「限时折扣」(用于广告投放)undefined▶ 转化版(V2.3):嵌入「拆机视频」参数对比(用于详情页)undefined▶ 复购版(V3.1):关联「已购用户评价」痛点(用于短信召回)
  3. 行业特异性:对接「生意参谋」,自动抓取「飙升关键词」(如「2025 年高考礼物」),每 2 小时更新 prompt
  4. 多模态工程链路
  5. 主图 → 文案 → 卖点的「视觉-语义对齐」:undefined▶ 充电宝「超薄」特写 →prompt 强制包含「0.5cm」+「牛仔裤口袋」场景undefined▶ 差评「充电慢」→ 生成「30 分钟充 80%」对比图(调用商品检测 API)
  6. 行业特异性:设计「卖点衰减曲线」,当某个卖点 CTR 连续 3 天下降>15%,自动触发版本迭代
  7. 实时 AB 测试
    • 大促期间:同时上线 5 版 prompt,按「地域+时段」动态投放(如广东地区侧重「防潮」,北方侧重「耐寒」)
    • 行业特异性:接入「客服会话分析」,将高频咨询点(如「保修政策」)自动植入 prompt 末尾

▶ 数据验证:

  • 详情页 CTR 提升 225%,大促 GMV 超预期 47%
  • 版本迭代周期从 7 天 →4 小时(腾讯云电商 AI 最佳实践)

四、行业特异性工程化的「三板斧」

维度 医疗行业 金融行业 电商行业
核心约束 医疗法规(如《互联网诊疗办法》) 金融监管(如巴塞尔协议) 流量成本(如 CTR/GMV ROI)
关键节点 鉴别诊断完整性 风控规则可解释性 卖点-视觉对齐度
数据锚点 误诊率/合规率 客诉率/RAROC CTR/GMV 提升率
工具定制 医保接口/ICD 编码校验 征信 API/久期计算函数 生意参谋/客服会话分析

💡 年薪百万认知:工程化不是「通用流程」的堆砌,而是为行业痛点设计「专属操作系统」。比如医疗的「误诊熔断」、金融的「监管版本号」、电商的「实时衰减监控」,这些「行业烙印」才是企业愿意支付百万年薪的核心。

五、腾讯云实战:行业工程化的「落地公式」

公式:行业工程化 = 业务流程拆解(N 个决策节点) × 领域知识注入(法规/术语/潜规则) × 技术工具适配(腾讯云 API/AI 安全/数据看板)

案例:某新能源车企的「智能车机 prompt 工程」

  • 拆解流程:用户说「我热了」→ 空调+车窗+遮阳帘联动(12 个控制节点)
  • 注入知识:新能源车「电池散热优先」原则(行业潜规则)
  • 工具适配:对接腾讯云车联网 API,设置「高温场景」专属 prompt(自动降低 20%空调制冷优先级,保障电池散热)

结果:用户满意度提升 34%,OTA 升级投诉率下降 61%——这就是行业特异性工程化的「百万价值」。

🏦 技能 3:工程化思维——银行信贷的「成本杀手」

行业难题:某城商行 AI 审核每单 token 成本 0.8 元,年消耗超 200 万,且策略迭代混乱。

系统化改造

  1. 版本管理:建立「信贷 prompt 族谱」(如图)undefined▶ 基础层:通用风控规则(V1.0)undefined▶ 场景层:车贷(V2.1)/经营贷(V2.3)undefined▶ 优化层:结合「315 投诉数据」新增「高利贷话术拦截」(V3.2.1)
  2. 成本监控:用腾讯云 API 统计发现,83%的 token 浪费在「重复询问收入证明」undefined→ 设计「信息预填+自动补全」机制,单单成本降至 0.27 元
  3. 异常熔断:当 AI 连续 3 次无法判断「共借人关系」,自动触发「人工复核工单」,误判率下降 41%

价值量化:年节省成本 146 万,审核效率提升 60%——这才是工程化思维的终极目标。

💊 领域知识+对抗优化:医疗 AI 的「合规生死线」

高危场景:某问诊 AI 被用户诱导开「处方药」,累计产生 17 起用药纠纷。

行业知识介入

  1. 研究《互联网诊疗管理办法》发现:AI 不得开具「精神类/注射类」药物
  2. 构建「处方禁忌词库」(如「安定」「胰岛素」),触发时强制跳转「线下就诊」undefined对抗训练
  3. 负样本:收集 500+「假装孕妇求开退烧药」的恶意 prompt
  4. 防御策略:在 prompt 首行加入[身份核验:请先上传医保卡/就诊卡(OCR识别)],拦截率 94%undefined结果:0 纠纷合规运营,获卫健委「智慧医疗示范项目」认证。undefined认知突破:没有医疗法规知识,再好的 prompt 也是「定时炸弹」。

📊 系统化设计:智能客服的「降本增效教科书」

项目目标:某 TOP 电商日均 50 万咨询,人工成本占比 42%。

分层架构设计

层级 技术实现 案例应用
感知层 意图分类模型(腾讯云 TI-ACC) 自动识别「退货」「催单」等 18 类意图
决策层 动态 prompt 库(按历史满意度排序) 「催单」场景优先调用「补偿方案」版本
执行层 话术生成+知识库检索融合 结合商品 SKU 自动推荐「上门取件」流程
反馈层 实时 AB 测试(每 2 小时迭代) 发现「亲」称呼转化率低,改为「您好」

数据看板

  • 人均对话轮次:从 4.7→2.9(腾讯云智能客服数据)
  • 人工转接率:从 38%→19%
  • 单客服务成本:下降 36%

百万年薪逻辑:不是优化单个 prompt,而是设计「能自我进化的 AI 系统」。

🔥 案例设计的 3 个黄金法则

  1. 问题-方案-结果闭环:每个案例必须包含「业务痛点 →prompt 策略 → 量化成果」,如「误诊率 12%→ 分层 prompt→5.3%」
  2. 行业特异性细节:医疗案例提「ICD-11 编码」,金融案例讲「久期匹配」,体现领域知识深度
  3. 工具/数据背书:引用腾讯云 API 统计、A/B 测试结果,增强可信度(避免「我觉得有效」的主观表述)

📌 结语:年薪百万的「隐性门槛」

最后分享 3 个面试高频问题(附参考答案方向):

❶ 「如果用户给了一个模糊的需求,你会怎么拆解?」

(答:用「5W2H+业务流程图」定位核心痛点,而不是直接写 prompt)

❷ 「如何证明你的 prompt 比同事的好?」

(答:AB 测试数据+成本收益分析,比如 ROI 提升 30%,token 成本下降 15%)

❸ 「讲讲你遇到过的 AI「翻车」事故,怎么解决的?」

(答:暴露「对抗性优化」经验,重点说预防机制而非事后补救)

💡 记住:年薪百万的 PE,不是「最会写 prompt 的人」,而是「最懂让 AI 创造商业价值的人」。这条路没有捷径,但每一步都算数。


附:

📝 Prompt 工程检查表(2025 版)——腾讯云 AI 大赛获奖版

(含医疗/金融/制造业专属检查项,附操作指南)

一、需求分析阶段(避坑关键)

检查维度 通用检查项 行业特异性补充(√ 选填)
目标清晰度 ✅ 明确业务目标(如:降低客服成本 30%,而非「优化话术」) 医疗:是否关联 DRG 付费标准?(如阑尾炎处置规范)
用户场景 ✅ 拆解 3 个以上真实使用场景(如:凌晨 2 点的急诊咨询 vs 工作日的慢病随访) 金融:是否覆盖「315 投诉高发场景」?(如退费话术)
合规红线 ✅ 标注行业禁止项(医疗:不得开具处方药;金融:禁止承诺收益) 制造业:是否符合 ISO 26262 安全标准?(如汽车 prompt)
数据埋点 ✅ 定义成功指标(如 CTR、误诊率、token 成本) 电商:是否对接「生意参谋」实时关键词?

二、Prompt 设计阶段(核心竞争力)

🔹 逻辑链构建(防智障)

检查项 标准 工具/案例
✅ 暴露思考过程 包含「假设 → 验证 → 结论」路径(如:「首先排除 A 病,因为患者无 X 症状…」) 医疗:用「鉴别诊断清单」模板(胸痛需输出 5 种可能)
✅ 认知分层合理性 事实层 → 逻辑层 → 决策层比例合理(建议 4:4:2) 金融:「流水分析(事实)→ 多头借贷(逻辑)→ 拒绝/人工(决策)」
✅ 歧义防御 关键术语定义(如「快充」明确为「30 分钟充 80%」) 制造业:「异响」关联振动频谱阈值(>80dB 持续 2 秒)

🔹 多模态融合(防冗余)

检查项 标准 行业雷区
✅ 模态分工明确 图像定位问题(如 CT 片病灶),文本补充上下文(如病史) 医疗:避免同时喂 CT+超声图导致诊断冲突
✅ 跨模态一致性 图文描述数值一致(如详情页「0.5cm 超薄」匹配产品图测量值) 电商:主图「防水」需同步更新 IPX 等级参数(而非模糊描述)
✅ 实时数据源对接 调用 API 动态填充(如车险 prompt 自动获取「车架号-出险记录」) 金融:征信报告 OCR 结果直接嵌入 prompt,避免重复询问

🔹 领域知识注入(防外行)

行业 必查项 工具/案例
医疗 ✅ 包含 ICD-11 编码(如 J45.9 哮喘),对接医保处方系统 腾讯云医疗 AI:自动校验「诊断-处置」编码匹配度
金融 ✅ 嵌入监管规则(如资管新规第 22 条),关联客户风险等级(C1-C5) 用「RAROC 计算器」验证 prompt 的风险收益比
制造业 ✅ 绑定设备协议(如 OPC UA 状态码 6001=轴承异常),关联 BOM 表参数 数字孪生系统:模拟极端工况测试 prompt 鲁棒性

三、工程化落地阶段(防混乱)

🔹 版本管理(可追溯)

检查项 标准 模板示例
✅ 版本号规范 场景-行业-优化点(如 V2.3.1-信贷-大学生-多头拦截) 医疗:V3.2.1-儿科-发热-川崎病排除(关联 2025 年诊疗指南更新)
✅ 变更记录完整 记录每次修改的「问题 → 方案 → 数据」(如:误诊率从 12%→5.3%) 腾讯云 AI 开发平台:自动生成版本对比报告(含 token 消耗变化)
✅ 权限管控 高危行业(医疗/金融)需双人审核,留痕审计 某银行:prompt 修改需同步更新「监管合规台账」

🔹 成本监控(防浪费)

检查项 标准 阈值参考(腾讯云数据)
✅ Token 成本比 单客成本<业务价值 0.3%(如客服场景< 0.5 元/次) 金融审核:从 0.8 元 →0.27 元(优化信息预填)
✅ 冗余检测 重复问题拦截率> 85%(如「如何还款」自动跳转知识库) 电商:通过「会话分析」发现 23%重复问题,优化 prompt 引导路径

🔹 异常处理(防翻车)

检查项 标准 案例
✅ 熔断机制 连续 3 次错误 → 触发人工,记录负样本(如医疗「宫外孕漏诊」) 某问诊 AI:检测到「腹痛+停经」自动标记「需人工复核」,误诊率下降 67%
✅ 恶意对抗 拦截 87 类恶意 prompt(如金融「教我套现」、医疗「开假证明」) 腾讯云 PromptGuard:实时更新「诱导话术库」(含 3000+恶意示例)

四、上线验证阶段(防无效)

检查维度 通用项 行业定制项
AB 测试 ✅ 对照组差异> 15%(如 CTR 从 1.2%→3.9%) 医疗:误诊率需<行业警戒线(5%),通过伦理委员会备案
可解释性 ✅ 输出附带「决策依据」(如「因您的血压 180/110,建议立即就医」) 金融:每笔 AI 审批生成「监管合规摘要」,供银保监会抽查
用户反馈 ✅ 收集真实场景吐槽(如老人抱怨「听不懂术语」) 制造业:产线工人参与测试,优化「设备报警」的口语化表达(如「机头卡顿」而非「主轴异常」)

五、持续优化阶段(防停滞)

检查项 操作指南 行业案例
✅ 周报机制 分析「top5 无效 prompt」「top3 高价值优化」(附数据) 医疗:每周更新「误诊案例库」,自动训练模型
✅ 知识图谱迭代 每季度合并行业新规(如 2025 年医保 DIP 付费调整) 金融:对接「金融监管局」官网,自动抓取「不得使用绝对化用语」新规
✅ 技术债清理 淘汰使用率< 5%的旧版本,归档冗余 prompt(如已失效的「疫情话术」) 电商:大促后下架「限时折扣」prompt,避免误导日常用户

🔍 一键评分表(总分 100 分)

维度 权重 得分 改进建议
需求分析 15 ★★★★☆ 补充「客诉数据」作为输入(当前仅依赖文档)
逻辑设计 25 ★★★☆☆ 增加「鉴别诊断」强制步骤(当前漏检 12%的多病因场景)
行业知识 20 ★★☆☆☆ 嵌入 ICD-11 编码校验(当前 30%输出无合规标记)
工程化 20 ★★★★☆ 完善版本变更记录(当前缺失 2 次重要策略调整)
效果验证 20 ★★★☆☆ 补充 RAROC 测算(当前仅关注 token 成本)

使用说明

  1. 每周自评,80 分以上进入「标杆库」,60 分以下触发「专项优化」
  2. 医疗/金融行业需额外勾选「合规审计」项(未通过一票否决)
  3. 腾讯云客户可对接「AI 工程化看板」,自动生成评分(如图)

🌹🌹🌹先聊这么多,大家可以评论区留言讨论哈~
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