提示词优化

减少提示词长度同时保持性能，降低API成本。压缩方法：LLMLingua、语义压缩、冗余消除；压缩策略：保留关键信息、压缩示例；效果评估：性能保持、成本降低；应用场景：长提示词、批量处理。

利用缓存机制减少重复计算，提升响应速度。缓存策略：语义缓存、精确匹配缓存；缓存实现：内存缓存、Redis缓存；缓存失效：TTL、版本控制；应用场景：重复查询、批量处理。

温度、top_p等参数调优，优化输出质量。关键参数：temperature、top_p、max_tokens、frequency_penalty；调优策略：任务类型匹配、质量与创意平衡；参数组合：不同任务的最佳参数组合；实验方法：网格搜索、贝叶斯优化。

提示词的版本控制、A/B测试和迭代优化。版本控制：Git管理、语义化版本；A/B测试：效果对比、统计显著性；迭代优化：增量改进、回滚机制；工具平台：PromptLayer、LangSmith。

提示词调试方法、评估指标和优化策略。调试方法：日志分析、中间输出检查、错误追踪；评估指标：准确率、一致性、相关性、流畅度；评估工具：人工评估、自动评估、LLM-as-Judge；优化策略：迭代改进、对比实验。

防范提示词注入攻击，确保安全使用。注入类型：直接注入、间接注入、越狱攻击；防护方法：输入过滤、输出验证、权限控制；安全最佳实践：沙箱隔离、敏感信息保护；检测工具：注入检测、安全扫描。