Как оптимизировать промпты и не разориться на OpenAI?
Сборка production-трасс часто сводится к простому хранению строк, что не даёт понимания, как улучшить качество ответов. Очевидные пути, такие как простая замена промптов, не всегда работают из-за отсутствия чёткой метрики и воспроизводимости.
• Трасса: Записывайте каждое выполнение модели с метриками: вход, версия промпта, ответ, задержка. Это даст возможность анализировать данные. • Сравнение: Используйте одинаковую процедуру для повторного запуска и оценки качества. Это позволит выявить, какие промпты действительно работают. • Экономия: Оценивайте затраты на токены и задержку. Сравнение этих метрик поможет найти баланс между качеством и стоимостью.
Инженерный вывод: без систематического подхода к сбору и анализу данных не обойтись, если хотите оптимизировать промпты и снизить затраты.
