香港能用微信支付嗎？如何輕松開啟跨境支付
這款工具，就是火山方舟推出的大模型應用落地的領航員–PromptPilot。
通過簡單的交互，PromptPilot能理解你的真實需求，自動提煉評估標準，生成更好的提示詞。
在業務上線之后，PromptPilot能采樣在線流量，自動抓取和分析badcase; 并且自發進行新一輪的提示詞優化。周而復始，把長時間的數據積累，逐步變為業務的領先優勢。
在AI應用的研發之初， 開發者常常無法清晰描述自己的需求和意圖。事實上，用戶對事物的理解，應該要在實踐的過程中不斷建立，不斷深化。
PromptPilot提供了兩種方式，來幫助開發者表達自己的真實意圖。
逐漸建立了真實意圖和標準之后，系統就能開始自動迭代，尋找更好的Prompt版本。
AI應用上線之后，開發者可以調用PromptPilot的SDK，把模型的輸入輸出反饋回系統。由于系統中已經記錄了開發者的評判標準，因此系統可以像裁判一樣，自動對上線之后的模型表現進行評分，把 得分很低的badcase 和 得分很高的 goodcase 不斷記錄下來。 持續運行一段時間之后， PromptPilot就能開啟新一輪的提示詞自動優化。
PromptPilot的全新升級。
即將提供更廣泛的模型接入能力:PromptPilot支持任意模型的提示詞優化。無論是任意公有云上的模型、封閉部署的私有化模型、還是自主訓練后的定制模型，都能享受到PromptPilot帶來的效率提升。通過與火山引擎知識庫的深度融合，PromptPilot 在文本理解任務的生成、調試、批量數據集構建等環節中，能夠精準調用專業內容，幫助模型在垂直領域實現更深入、更精準、更可信的理解與輸出，真正為用戶解決復雜業務中的“專業難題"。
第一步：進入PromptPilot ，點擊幫我生成一個Prompt
第二步：輸入prompt并生成
假設你是一位專業醫生，請針對病情的描述來診斷疾病類別，然后分至對應的科室，請輸出json格式。
病情的描述：{<!-- -->{user_prompt}}
輸出：
1
2
3第三步：驗證Prompt
上面生成完成Prompt后，點擊驗證Prompt，進入界面
點擊確定，然后點擊AI生成變量內容
可以根據自己需求選擇不同模型
然后根據變量準確的調用科室
先根據上面生成模型回答步驟，生成五次評測集，每生成一次，添加至測評集
點擊批量評測
可以看到當前的效果基本都是基于醫生的口吻
選擇導入提前準備好的，真實醫療數據
這是從別人那里拿來的測評數據
然后確認上傳數據，可以單個問題查看回答，也可以全選回答
然后針對模型的回答，可以進行評分和調優，訓練自己的大模型，整個過程下來方便簡潔，答案基本事標準答案！
從患者端操作來看，基于豆包新模型的醫療分診智能體交互設計極為簡潔。進入界面，清晰的引導提示患者輸入癥狀，無論是新手還是老年患者，都能快速上手。在輸入癥狀后，系統以通俗易懂的語言進行追問，如患者提及 “腹痛”，系統會進一步詢問 “腹痛位置是在左上腹、右上腹還是其他部位？”“疼痛是持續性的還是間歇性的？” 等，整個交互過程流暢自然，仿佛與專業醫生對話。分診結果呈現直觀明了，不僅推薦科室，還附上簡要的病癥分析與就醫建議，讓患者在前往醫院前對自身病情有初步了解，緩解就醫焦慮。
在響應速度上，該智能體表現出色。無論是高峰時段還是深夜，輸入癥狀后，系統幾乎瞬間給出分診反饋，平均響應時間控制在 1 秒以內。這對于一些突發疾病患者，如急性胸痛、腹痛患者，爭取了寶貴的就醫時間。以一位急性胸痛患者為例，在發病緊急時刻使用該智能體，迅速得到心內科急診的分診建議，為后續救治贏得先機，真正實現了 7×24 小時的健康守護。
豆包新模型在架構層面的優化是其實現精準醫療分診的核心驅動力。以其在復雜病癥分析場景為例，模型能夠憑借優化后的結構，快速梳理患者輸入的如 “長期咳嗽，伴有低熱、盜汗，近期體重下降” 等多維度癥狀信息，通過高效的自注意力機制，深度挖掘癥狀間的潛在關聯，從而精準定位可能的疾病方向，如肺結核等。這種對復雜信息的精準解析，相較舊模型以及部分同類產品，分診準確率提升顯著，據內部測試數據，在疑難病癥分診場景中，準確率可提高 15%-20%，大大減少了誤診、漏診的可能性。
PromptPilot 與豆包新模型結合，引入多模態技術，極大豐富了信息交互形式。患者不僅能通過文字描述癥狀，還可借助語音輸入，甚至未來有望實現圖片（如皮疹照片）、視頻（如肢體運動異常視頻）等多模態信息的融合輸入。在實際體驗中，一位老年患者通過語音表述 “頭暈，走路不穩”，系統迅速識別語音內容，并結合其此前上傳的腦部 CT 影像分析（若有），綜合判斷可能病因，給出神經內科等相關科室的精準推薦，打破了傳統僅依靠文字輸入的局限，使分診過程更貼合患者實際就醫場景，提升患者參與感與信息傳達準確性。
傳統醫療分診多依賴于固定規則與有限的人工經驗，在面對復雜多變的病癥時，靈活性與準確性欠佳。與之相比，豆包新模型 + PromptPilot 構建的智能體能夠實時學習海量醫療數據，不斷優化分診策略。例如，對于罕見病癥狀的分診，傳統系統往往難以應對，而新智能體憑借強大的數據分析能力，結合最新醫學研究成果，能夠給出更具參考價值的分診建議，彌補了傳統系統的知識局限。
在同類智能分診產品中，部分產品雖具備一定智能分析能力，但在模型精度、多模態融合深度以及交互體驗上存在不足。豆包新模型在專業醫療測評數據集上的準確率領先同類產品約 10%-15%，且在多模態信息處理方面更為成熟，能夠精準整合不同類型信息進行綜合分診。在交互層面，其簡潔流暢的設計與自然語言對話體驗，也優于部分交互復雜、反饋不及時的競品，更易獲得患者與醫護人員的認可。
隨著該智能體的廣泛應用，有望實現醫療資源的精準分配。通過對大量患者分診數據的分析，醫院可提前預測各科室就診流量，合理調配醫護人員與醫療設備資源。例如，在流感高發季，系統通過對大量流感樣癥狀患者的分診數據監測，提前預警呼吸內科就診高峰，醫院可及時增派醫護力量，準備充足藥品與檢測試劑，避免患者長時間等待，提升醫療服務效率與質量。
豆包新模型 + PromptPilot 在醫療分診的成功應用，為醫療 AI 領域開辟新路徑。未來，有望在此基礎上拓展至疾病診斷輔助、治療方案推薦等更核心醫療環節。例如，結合患者完整病歷信息與實時監測數據，智能體輔助醫生進行疾病診斷，提供多套治療方案并評估風險與收益，真正實現醫療決策的智能化、精準化，引領醫療行業進入全新的智能時代。
通過此次全面體驗，豆包新模型與 PromptPilot 融合打造的醫療分診智能體，憑借卓越的技術實力、出色的使用體驗、顯著的競爭優勢，在醫療分診領域展現出巨大潛力。隨著技術不斷迭代與應用推廣，必將為醫療行業帶來深遠變革，成為改善醫療服務、推動醫療進步的重要力量。
PromptPilot 體驗：https://promptpilot.volcengine.com
文檔教程：https://www.volcengine.com/docs/82379/1399495
原文引自：https://blog.csdn.net/weixin_43151418/article/details/149942146
