在開發與測試提示（prompt）時，評估其品質與有效性是至關重要的環節。本文將介紹如何建立一個簡單的回應評分系統，並探討如何透過任務分解等提示工程策略，來系統性地提升 AI 回應的品質。
簡單的回應評分系統實作
該系統利用 Jupyter Notebook 與 ipywidgets 套件建立了一個互動式的評分介面，讓使用者能夠對 AI 生成的回應進行「讚」（thumbs-up）或「不讚」（thumbs-down）的評價。
系統設計與實作
系統的核心功能是讀取一個包含 AI 回應的 CSV 檔案，逐一展示給使用者，並記錄其評價。
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display
import pandas as pd
# 假設 responses.csv 包含 'variant' 和 'response' 兩欄
# df = pd.read_csv('responses.csv')
# 建立範例 DataFrame，模擬 A/B 測試中的不同版本回應
data = {'variant': ['A', 'B', 'A', 'B'],
'response': ['回應 A1', '回應 B1', '回應 A2', '回應 B2']}
df = pd.DataFrame(data)
# 打亂資料順序並重置索引，以避免順序偏見
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
df['feedback'] = -1 # 初始化 feedback 欄位，-1 表示尚未評價
response_index = 0
# 建立 ipywidgets 互動元件
response_html = widgets.HTML() # 用於顯示 AI 回應
count_label = widgets.Label() # 用於顯示進度
thumbs_up_button = widgets.Button(description='👍', button_style='success')
thumbs_down_button = widgets.Button(description='👎', button_style='danger')
button_box = widgets.HBox([thumbs_down_button, thumbs_up_button]) # 將按鈕水平排列
def update_response():
"""更新顯示的回應內容"""
global response_index
if response_index < len(df):
new_response = df.iloc[response_index]['response']
response_html.value = f"<p>{new_response}</p>"
count_label.value = f"回應: {response_index + 1}/{len(df)}"
else:
# 所有回應已評價完畢
response_html.value = "<h3>評分完成！</h3>"
button_box.close() # 隱藏按鈕
df.to_csv('results.csv', index=False) # 儲存評分結果
# 計算 A/B 測試結果摘要
summary_df = df.groupby('variant')['feedback'].agg(['count', 'mean']).reset_index()
print("A/B 測試完成。結果摘要：")
print(summary_df)
def on_button_clicked(b):
"""按鈕點選事件處理函式"""
global response_index
user_feedback = 1 if '👍' in b.description else 0
df.loc[response_index, 'feedback'] = user_feedback
response_index += 1
update_response()
thumbs_up_button.on_click(on_button_clicked)
thumbs_down_button.on_click(on_button_clicked)
# 初始顯示
update_response()
display(response_html, button_box, count_label)
這個系統非常適合進行 A/B 測試，快速比較不同提示策略或模型版本的優劣。
提示工程：任務分解與多步評估
為了獲得更高品質的 AI 回應，僅僅評分是不夠的，我們還需要優化提問的方式。任務分解是提示工程中一個極其重要的原則。
為何需要任務分解？
- 提高可管理性：將複雜任務分解為簡單的子任務，降低整體複雜度。
- 增強可視性：清楚地看到每個步驟的輸出，便於識別問題環節。
- 提升最終品質：允許對每個子任務進行最佳化，從而提高整體結果的品質。
應用案例：AI 輔助產品命名
讓我們以一個產品命名任務為例，展示如何應用任務分解和多步評估。
目標：為一款能適應任何腳型的鞋子命名。
AI 輔助產品命名活動圖
圖表描述 (Alt Text): 此活動圖（Activity Diagram）展示了一個結構化的AI輔助產品命名方法，將任務分解為「名稱生成」與「多維度評估」兩個階段。在評估階段，透過並行評估清晰度、記憶度等多個標準，系統性地篩選出最佳方案。
第一步：生成候選名稱 向 AI 提出請求，生成多個可能的產品名稱。
第二步：多步驟評估 與其讓 AI 直接給出一個總分，不如將評估任務分解，讓 AI 針對每個標準單獨評分：
- 清晰度評估：提示 AI 評估每個名稱的清晰度。
- 記憶度評估：提示 AI 評估每個名稱的記憶度。
- 獨特賣點傳達評估：提示 AI 評估名稱是否有效地傳達了產品的獨特賣點。
這種多步驟、多維度的評估方法，可以為最終的決策提供更豐富、更可靠的參考依據。
結論
評估是 AI 開發中不可或缺的一環。一個簡單的互動式評分系統可以為 A/B 測試和提示最佳化提供快速反饋。然而，要從根本上提升 AI 的輸出品質，我們需要深入提示工程，特別是學會如何將複雜任務分解為更小、更具體的步驟。透過結構化的任務分解和多維度評估，我們可以更有效地引導 AI，使其成為解決複雜問題的強大夥伴。
