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PROJECT入门可运行原型

Prompt 调试与回归台

把提示词、模型参数、结构化输出和失败样例放进可复现的调试流程。

Next.jsVercel AI SDKOpenAI APIZod
目标用户

需要稳定调用 LLM API 的开发者。

面试价值

能证明理解 LLM API、结构化输出、可重复评估和生产错误处理。

当前交付状态

可运行原型

站内已提供基于固定响应夹具的回归评估原型,可验证 Schema、业务规则、延迟和估算成本;暂未接入真实模型密钥和在线调用。

验证命令npm run test:unitnpm run build
验证产物
  • 固定夹具回归引擎与单元测试
  • 桌面和手机端交互验收

目标架构

浏览器提交版本化测试样例,服务端统一封装模型调用、Schema 校验和调用日志,评估层比较不同提示词的通过率与成本。

目标实现步骤

  1. 01定义测试样例与输出 Schema
  2. 02封装模型调用与错误分类
  3. 03实现版本对比
  4. 04增加回归数据集与报告

目标功能

  • Prompt 版本对比
  • 结构化输出校验
  • 流式响应
  • 失败样例回放

预期难点

  • 非确定性结果比较
  • Schema 失败恢复
  • 敏感信息脱敏

交付与验收

测试策略

  1. 单元测试覆盖 Schema 校验、错误分类和成本计算
  2. 集成测试使用模型响应夹具验证流式事件与取消
  3. 固定评估集比较 Prompt 版本通过率、延迟和 Token

部署步骤

  1. Preview 与 Production 使用独立模型密钥和额度
  2. 部署前执行内容校验、类型检查和回归评估
  3. 保留上一 Prompt 版本与模型配置用于一键回滚

验收清单

  • 不少于 20 条固定样例可重复运行
  • 结构化输出失败时返回明确错误而非脏数据
  • 调用日志不包含密钥和完整敏感输入
  • 报告能比较质量、P95 延迟和单任务成本

3 分钟讲解

  1. 30 秒说明为什么线上 Prompt 不能靠手工试一次
  2. 60 秒讲模型调用、Schema 校验和评估集架构
  3. 60 秒展示一次失败回放和版本对比
  4. 30 秒总结质量、延迟与成本的量化结果
目标简历表达 · 完成验收后使用

实现 Prompt 调试与回归平台,以结构化 Schema 和固定评估集比较版本质量、延迟与 Token 成本。

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