如何优化提示词以提高模型性能？

1. A/B测试

对比不同版本提示词的效果，选择最优版本。给提示词编号v1、v2、v3，批量对比效果。这是正式产品/服务必备的优化方法。

2. 版本控制

给提示词编号v1、v2、v3，记录每个版本的修改点和效果变化。便于回溯和对比。

3. 自动化优化工具

使用DSPy、Guidance等程序化工具自动优化提示词。DSPy的核心理念是"Programming, not prompting"——定义好任务和评估标准，它能自动迭代找到最优的提示词配置。

4. 提示词压缩（Prompt Compression）

在超长上下文场景下，先总结上下文，再放进提示词。减少token消耗，提高处理速度。

5. 提示词缓存（Prompt Caching）

对于稳定的系统提示词，使用缓存可降低50-90%的缓存输入成本。Claude 4.6等模型支持prompt caching功能。

6. 结构化重写

将冗长的自然语言提示词重写为结构化格式（如Markdown、XML标签）。结构化提示词更易解析，效果更稳定。

7. 模型特定优化

不同模型对提示词的响应不同：

• GPT模型：擅长详细指令、清晰的数值约束（如"3个要点"、"50字以内"）、格式提示（如"用JSON"）
• Claude模型：适合简洁、聚焦的提示词，受益于上下文/动机解释。Claude 4.x增强了指令遵循精度
• Gemini：受益于结构化格式，使用清晰的分节标记（如### Role、### Examples、### Task）