周六非常荣幸参加了火山引擎官方举办的PromptPilot产品发布会。其实早在8月份，我就有幸参与了该产品的内测阶段，并撰写了一些体验心得和感受。此次发布会当天，不仅深入聆听到了产品负责人以及工程师们对PromptPilot的全新解读和详细介绍，还现场感受到了他们对产品未来发展方向的热情与信心。
发布会的最后环节安排了一个实操体验环节，整体过程确实充满挑战，非常烧脑。因为节奏较快，一旦溜号就很难跟上进度，幸好之前对产品已有一定了解，才得以顺利参与并有所收获。
这次发布会现场汇聚了众多业内“大佬”，不仅有来自官方的算法工程师，还有许多知名的技术博主和自媒体达人。
那么接下来，我们一起来详细了解一下，PromptPilot到底是怎样的一款工具，它具体提供了哪些强大的能力，能够帮助企业高效推动AI产品的落地与应用，真正实现技术与业务的深度融合。
功能亮点概览
提升优化效率
官方在发布会一开始就直奔主题，详细讲解了提示词（Prompt）在整个AI应用中的核心重要性，以及目前行业中普遍存在的各种痛点和挑战。作为一个亲身体验过产品的人，我对他们的分析非常认可，也深刻感受到这些痛点确实是制约AI技术落地的关键瓶颈。
发布会从PromptPilot的基本功能讲起，层层递进，细致地阐述了这款产品的重要价值。主讲人一步步说明了PromptPilot如何帮助企业显著提升工作效率，简化AI应用的落地流程。同时，他们还特别强调了PromptPilot区别于其他竞品的独特优势。
其实在做这种产品发布之前，我们平时自己优化提示词的时候，基本上就是一边改一边问AI，“这个提示词怎么改更好？”然后不断反复操作，像是在不停地打磨。特别是有时候遇到一些特别的case，得专门为那个case单独调整提示词，然后再反复测试之前的稳定表现。因为你改了这个，虽然当时这个case的效果可能好了，但之前那些已经调好的case可能就不那么好用了。换句话说，开发这块，想要完全成功，基本得保证所有测试用例都跑通没问题，不能因为改一个影响另一个。
批量评测
所以说，目前让我最感兴趣的还是它那个批量评测功能。你只需要一键操作，整个流程都能可视化地展示出来，而且针对每个提问的回答，你还能设定一个理想答案。然后通过评分机制，让大模型清楚地知道它现在的回答和理想回答之间到底差在哪儿，方便针对性地优化。这个功能真的超级实用，省了好多重复的人工调试时间。
最后呢，通过一键智能优化，就能轻松完成整个提示词的优化过程。如果你觉得自动优化出来的版本还不够满意，完全没问题，你还可以随时选择之前的版本号，直接回滚回去，继续调整。这样既方便又安全，不用担心改错了以后找不回来。
除此之外，这套系统里还有很多更高级的功能，比如函数调用啊，还有视觉理解什么的，都一并包含在里面。也就是说，不仅仅是简单的提示词优化，它其实是个挺全面的解决方案，能帮你处理更多复杂的场景和需求。
SDK开发
目前这个SDK还在内测阶段，需要有内测资格才能用，还没完全开放。不过它的功能真的挺强大，主要是针对那些“bad case”（也就是模型回答不理想的情况）做了一个完美的闭环。具体来说，就是当用户在使用过程中，实时给某个回答点了踩，这个case马上就会被系统自动记录下来，然后后台就能自动提交优化任务。这样一来，我们就能大大减少页面上的手动操作，真正实现全自动化的提示词优化，效率和体验都能提升不少。
通过 SDK 提供的一系列工具、接口和资源，开发者能更轻松地进行应用开发，快速把 PromptPilot 的核心功能集成进去。功能范围很广，不止这些，比如：
| 功能 | 简要描述 |
|---|---|
| Task 和 Prompt 管理 | 通过 SDK 直接管理 task 和 prompt，读取和列出版本信息，模型配置，以及评分标准等。 |
| 数据闭环和反馈 | 支持与 Ark client 兼容的 completion 接口，用户可以推理的同时将数据和反馈回流到 PromptPilot 页面。 |
| Prompt 优化和报告获取 | 通过 SDK 提交 prompt 优化任务，并读取评估报告。 |
| 在线评估 | 用户可提交自定义评估请求得到评估结果，是否回流可选。 |
| Badcase 检测 | 用户可以根据评估 score 和 confidence 判断哪些是 badcase，并通过 Console 页面标注。 |
| Prompt 生成 | 根据 task_description 生成 prompt。 |
这部分可以直接移至文章最后部分，查看下官方文档链接并申请内侧资格。
现场实操
很多小伙伴现场都亲自做了实操，我也不例外。这次我主要做了一个关于残疾人法律法规的知识问答。现场的情况挺有意思的，我还特意截了张图，怕直接用现场图没经过授权会有问题，就单独截了自己操作的部分～
智能优化效果
之前做这部分的时候，碰到各种不同的case，我自己反复调试提示词，差不多花了好几天时间才比较满意。到了现场，大概用了30分钟左右，我先让它根据我初步的想法生成内容，然后把我部分知识库导进去，接着开始测试几个简单的case。测试的时候一边试一边把表现好的案例保存下来，慢慢积累成测试集。
最后，大概测试了8个左右的case后，我就直接用了一键智能优化提示词的功能。效果挺惊喜的，5分钟之内它就帮我把提示词完全调好了，适配了各种不同的情况。整个过程挺顺畅的，我自己用下来感觉很不错。真心希望这个产品也能帮到你们！
小结
这次参加火山引擎的PromptPilot发布会，感觉特别有收获。作为内测老用户，我对这个产品的了解还挺深入的。发布会上，团队详细讲解了PromptPilot的功能和优势，尤其是它在提示词优化上的批量评测和智能优化功能，真心让人眼前一亮。之前调提示词那种反复试错、耗时费力的过程，现在变得简单多了，效率大大提升。
现场实操环节虽然节奏快，但有了之前的经验，感觉还挺顺利的。SDK部分也展现了强大的开发潜力，特别是针对“bad case”的自动闭环，真的帮开发者减轻了不少负担。
总之，PromptPilot不仅是个提示词优化工具，更像是一个帮助企业快速落地AI的全方位解决方案。它的多样化套餐和灵活商业模式，也让不同规模的企业都能轻松上手，实现高效应用。
期待它能在未来带来更多惊喜，也推荐给对AI落地感兴趣的朋友们试试！
文档和手册
PromptPilot 独立站入口：https://promptpilot.volcengine.com
PromptPilot 用户手册：https://www.volcengine.com/docs/82379/1399495
PromptPilot SDK 文档：https://www.volcengine.com/docs/82379/1587837
PromptPilot 白皮书：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/VtEgwevT6idFcFkeIWjcmtSBnHt