第14章 进阶技巧：Prompt 单元测试与质量评估

目标概述：本章探讨如何对提示词（Prompt）本身进行测试和评估。随着项目复杂度上升，Prompt 对输出的控制力至关重要，我们需要确保 Prompt 修改不会造成其他功能退化。这类似于软件的单元测试概念，但对象变为Prompt。读者将学到在 Prompt 工程中引入自动化检查的方法，提高 Prompt 的可靠性和可调试性。

Prompt 单元测试理念：解释什么是 Prompt 的“单元测试”。即针对一个Prompt设计若干输入情景（上下文），预期模型输出满足某些要求，通过批量调用模型验证。如果有偏差就算测试失败。这种方法可用于回归测试：当Prompt更新后，用相同测试检查输出变化。强调这是前沿实践，未必成熟，但值得尝试。

实例：FAQ 机器人 Prompt 测试：以知识库问答系统为例，其Prompt要求模型未找到答案时回复“不知道”。设计三个测试问题：一个知识库有答案的问题、一个没有答案的问题、一个边界模糊的问题。通过脚本自动调用模型3次，收集回复，判断是否符合预期（如第二问模型确实回答“不知道”）。展示AI生成的测试脚本代码，它可能使用OpenAI API，输入固定Prompt+问题，看输出包含关键词“不知道”。截图展示测试脚本及执行结果通过/不通过的情况。

工具与框架：介绍社区已有的一些 Prompt 测试工具，如 Promptfoo、Langfuse 等支持A/B测试和打分的框架。比如Langfuse可以版本化Prompt，随机路由不同版本收集用户反馈。亦可提及微软Guidance等允许对LLM输出加约束检查。鼓励读者结合项目使用这些工具，尽管本书主要以自建简单方法为主。

可视化过程：选取内容创作Bot或工单回复中的Prompt，演示Prompt单测。截图1：Prompt模板及预期格式说明。截图2：测试用例表（输入->预期输出片段）。截图3：运行测试工具或脚本结果，若某项失败，高亮显示预期与实际的差异。这样读者直观理解Prompt修改影响输出如何被检测到，例如我们把回复语气从礼貌改幽默，测试可能发现某些正式场景下不适合。

维护Prompt的最佳实践：总结在项目中维护高质量Prompt的一些建议：版本控制Prompt文件，每次修改伴随注释；建立Prompt Library，不同功能的Prompt分开存储；在上线前对关键Prompt进行人工review和模拟测试；以及A/B测试在Prompt优化中的作用（为下一章埋下引子）。

术语解释：解释“回归测试”“评估指标”等。尤其说明Prompt输出的评估不同于代码的确定性：需要选取合理衡量标准，比如包含特定关键词、回答正确性（可能需要人工或AI辅助判断）。引出LLM-as-a-judge概念（用AI评价AI输出）但提醒可能的偏差。本章前沿性质浓厚，但内容深入浅出，为读者日后深入Prompt工程指明方向。