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火山引擎發(fā)布PromptPilot,推動大模型應(yīng)用高效落地

本文作者: 二維馬曉寧   2025-09-16 20:41
導(dǎo)語:盡管當(dāng)前大模型能力突飛猛進,成本持續(xù)降低,但其在實際業(yè)務(wù)應(yīng)用中仍存在三大核心痛點。

火山引擎發(fā)布PromptPilot,推動大模型應(yīng)用高效落地

雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))  近日,火山引擎在北京舉辦PromptPilot產(chǎn)品發(fā)布會,面向廣大開發(fā)者、企業(yè)客戶與技術(shù)愛好者,正式推出新一代AI提示詞工程平臺——PromptPilot。本次活動通過產(chǎn)品講解、實操體驗與真實案例分享,全面展示PromptPilot如何系統(tǒng)化解決大模型應(yīng)用落地中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

火山引擎發(fā)布PromptPilot,推動大模型應(yīng)用高效落地

破解大模型應(yīng)用落地難題,提出工程化新思路

火山引擎PromptPilot技術(shù)負(fù)責(zé)人許偉指出,盡管當(dāng)前大模型能力突飛猛進,成本持續(xù)降低,但其在實際業(yè)務(wù)應(yīng)用中仍存在三大核心痛點:需求表達(dá)不清晰、模型能力邊界模糊,以及上下文動態(tài)適應(yīng)困難。傳統(tǒng)的提示詞編寫嚴(yán)重依賴經(jīng)驗與反復(fù)調(diào)試,如同“煉金術(shù)”般難以把控效果與穩(wěn)定性。

針對這些問題,PromptPilot提出以“數(shù)據(jù)驅(qū)動+交互協(xié)同”為核心的系統(tǒng)工程方法。平臺圍繞三大核心能力構(gòu)建——引導(dǎo)式需求探索平臺、自動化提示詞優(yōu)化引擎,以及支持閉環(huán)迭代的Badcase洞察機制,致力于將提示詞開發(fā)從手工勞動轉(zhuǎn)化為可復(fù)用、可衡量、可持續(xù)優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)化流程。

不只優(yōu)化提示詞,更構(gòu)建完整AI工程生態(tài)

據(jù)算法工程師王鐵飛介紹,PromptPilot提供多項體系化功能,覆蓋提示詞生成、多模型評測、知識庫融合、多模態(tài)理解等全鏈路需求。例如,其“問題工程車間”可快速生成高質(zhì)量提示詞草案;“答案工程車間”支持生成和校準(zhǔn)理想回答與評估標(biāo)準(zhǔn);而“上下文工程”能力則可結(jié)合企業(yè)自有知識庫,顯著提升輸出準(zhǔn)確性與業(yè)務(wù)貼合度。 

平臺同時支持視覺、多輪對話、多模態(tài)任務(wù)及外部工具調(diào)用場景,并具備跨模型兼容特性,不僅支持豆包大模型,也廣泛適配DeepSeek等主流大模型,真正實現(xiàn)“一套流程,多模型適配”。

真實案例見證提效,客戶分享落地心得

來自想法流的AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人鄭世宇作為早期深度用戶,分享了PromptPilot在其AIGC互動內(nèi)容平臺中的應(yīng)用實踐。通過接入PromptPilot,其團隊在“海龜湯”復(fù)雜邏輯推理項目中,將提示詞迭代周期從10小時縮短至30分鐘,錯誤率降低超過80%,顯著提升了用戶互動時長與內(nèi)容質(zhì)量。 

現(xiàn)場多位來自醫(yī)療、教育、安全等領(lǐng)域的嘉賓也分享了使用體會。一位醫(yī)療行業(yè)開發(fā)者表示:“PromptPilot真正降低了業(yè)務(wù)人員與AI開發(fā)之間的門檻。它幫助我們快速梳理業(yè)務(wù)邏輯,甚至比傳統(tǒng)標(biāo)注和訓(xùn)練流程效率高出數(shù)倍?!?/p>

多版本計劃全面上線,助力AI開發(fā)普惠化

為滿足不同規(guī)模用戶的需求,PromptPilot推出多個版本:面向個人開發(fā)者的免費版和標(biāo)準(zhǔn)版,支持團隊協(xié)作的團隊版。即日起至10月31日,新注冊用戶還可領(lǐng)取無門檻代金券,用于平臺內(nèi)的資源消耗與服務(wù)購買。點擊鏈接參與PromptPilot首頁“零元購”:https://www.volcengine.com/activity/ark?previewMode=on 

發(fā)布會現(xiàn)場設(shè)置了實戰(zhàn)環(huán)節(jié),參會者通過完成文本分類、醫(yī)療分診等實際任務(wù),深度體驗PromptPilot的各項功能。火山引擎表示,未來將繼續(xù)推進PromptPilot在Agent編排、自動化評估與多模態(tài)生成方向的能力進化,與開發(fā)者共同構(gòu)建更加開放、高效、可信的大模型應(yīng)用生態(tài)。

 

 


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