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PromptPilot + 豆包大模型1.6

對比維度	Doubao-Seed-1.6-thinking	Doubao-Seed-1.6-flash	Seed1.6-embedding
核心定位	思考能力強(qiáng)化，提升基礎(chǔ)任務(wù)表現(xiàn)	極致速度，側(cè)重推理效率與文本能力	全模態(tài)向量化，多模態(tài)場景適配
關(guān)鍵能力方向	Coding、Math、邏輯推理等基礎(chǔ)能力強(qiáng)化，支持視覺理解	推理速度快，純文本能力提升近 10%，支持文本和視覺理解	引入視頻向量化，多模態(tài)搜索與理解表達(dá)升級，覆蓋圖文、視頻等場景
上下文與輸出	支持 256k 上下文窗口，輸出最大 16k tokens	支持 256k 上下文窗口，輸出最大 16k tokens	側(cè)重向量化，無明確同規(guī)格輸出描述
典型優(yōu)勢場景	需要強(qiáng)化邏輯推理、基礎(chǔ)任務(wù)處理的場景	追求極致推理速度，純文本能力要求高的場景	多模態(tài)檢索、跨模態(tài)內(nèi)容理解、多模態(tài) Agent 等場景
獨(dú)特亮點(diǎn)	強(qiáng)化基礎(chǔ)能力	速度極致 + 純文本能力提升	登頂多榜單 SOTA，首發(fā)全模態(tài)混合檢索
主觀評分（5 星制）	????	????	?????

PromptPilot大模型智能提示詞解決方案平臺，內(nèi)嵌入豆包大模型 1.6，深度解析用戶意圖，將模糊需求轉(zhuǎn)化為 AI 精準(zhǔn)執(zhí)行的專業(yè)指令，保障高質(zhì)量輸出,通過互動(dòng)式引導(dǎo)明確需求，支持多輪對話、多模態(tài)理解與復(fù)雜工具調(diào)用優(yōu)化，依托閉環(huán)迭代體系和 SDK 接口，實(shí)現(xiàn)"監(jiān)測 – 糾錯(cuò) – 進(jìn)化"全流程優(yōu)化，大幅提升大模型應(yīng)用效果與效率

?需求洞察與提效：精準(zhǔn)捕捉真實(shí)需求，自動(dòng)生成適配模型的優(yōu)質(zhì)提示詞，高效釋放模型能力

?業(yè)務(wù)閉環(huán)與沉淀：業(yè)務(wù)上線后，采樣流量、分析 badcase，自動(dòng)優(yōu)化提示詞，沉淀數(shù)據(jù)筑業(yè)務(wù)優(yōu)勢

?全模兼容與拓展：支持全模型接入，融合火山引擎知識庫，覆蓋多場景、深化專業(yè)理解，加速 AI 應(yīng)用迭代

文本理解–客戶投訴電子郵件回復(fù)

Step.1 生成Prompt

1、登錄 PromptPilot 平臺

2、輸入簡短的任務(wù)需求，進(jìn)行生成Prompt
起草回復(fù)客戶投訴的電子郵件并提供解決方案。

Step.2 優(yōu)化Prompt

1、根據(jù)具體要求，優(yōu)化修改生成后的Prompt

投訴描述需補(bǔ)充對客戶情緒的共情表達(dá)，讓客戶感受到被理解；結(jié)尾應(yīng)強(qiáng)化對未來改進(jìn)的提及，體現(xiàn)投訴的價(jià)值；同時(shí)通過編號列表和加粗關(guān)鍵信息提升郵件的視覺友好度，讓內(nèi)容更易讀易懂。

2、優(yōu)化后的Prompt內(nèi)容

你的任務(wù)是起草一封回復(fù)客戶投訴的電子郵件，并提供解決方案。請仔細(xì)閱讀以下信息，并按照指示撰寫郵件。



客戶投訴內(nèi)容：

<customer_complaint>

{ < !-- -->{CUSTOMER_COMPLAINT}}

</customer_complaint>



公司政策：

<company_policy>

{ < !-- -->{COMPANY_POLICY}}

</company_policy>



在撰寫郵件時(shí)，請遵循以下指南：

1. 使用誠懇、專業(yè)且友好的語氣。

2. 以適當(dāng)?shù)膯柡蛘Z開始郵件，**詳細(xì)提及客戶的投訴內(nèi)容**，并**補(bǔ)充對客戶情緒的共情表達(dá)**，讓客戶切實(shí)感受到被理解。

3. 依據(jù)公司政策，提供合理、可行的解決方案。如果客戶的訴求超出公司政策范圍，要委婉說明，并給出替代性的建議。

4. 承諾采取措施避免類似問題再次發(fā)生。

5. 感謝客戶反饋問題，表達(dá)對客戶繼續(xù)支持的期待，同時(shí)**強(qiáng)化對未來改進(jìn)的提及**，體現(xiàn)客戶投訴的價(jià)值。

6. 確保郵件沒有任何拼寫或語法錯(cuò)誤。

7. **通過編號列表和加粗關(guān)鍵信息提升郵件的視覺友好度**，讓內(nèi)容更易讀易懂。



請?jiān)?lt;email>標(biāo)簽內(nèi)寫下你的郵件。不要包含“主題:”行，因?yàn)檫@將在實(shí)際發(fā)送時(shí)單獨(dú)添加。

Step.3 調(diào)試驗(yàn)證

1、驗(yàn)證Prompt，選擇合適的調(diào)優(yōu)模式（個(gè)人推薦使用評分模式，更加精準(zhǔn)適合個(gè)人標(biāo)準(zhǔn)）

評分模式（精準(zhǔn)量化、標(biāo)準(zhǔn)明確）：基于1-5分對回答評分，模型將根據(jù)你的評分結(jié)果建立量化的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)。聚焦低分樣本的共性缺陷反向修正Prompt，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)優(yōu)化

GSB 比較模式：（直覺判斷、輕松反饋）：對比A、B兩種回答，判斷"G更好/S等同/B更差"。模型將根據(jù)你的定性反饋，逐步對齊你的隱形偏好標(biāo)準(zhǔn)來優(yōu)化 Prompt

2、Prompt調(diào)試-填寫變量（AI生成變量內(nèi)容開啟聯(lián)網(wǎng)生成更加方便，內(nèi)容更加合理）

3、模型選擇（推薦使用doubao-seed-1.6-thinking-250615）

doubao-seed-1.6-thinking-250615 ：適合復(fù)雜文本分析（如學(xué)術(shù) / 專業(yè)場景），但處理速度稍慢

doubao-seed-1.6-flash-250615 ：適合解決簡單、時(shí)效性強(qiáng)的文本任務(wù)（如客服快答），但推理深度有限

前者重"思考深度"，后者求"響應(yīng)速度"

Thinking（深度思考）：建議開啟

Temperature（控制模型回答的隨機(jī)性）：控制生成隨機(jī)性，值越高越有創(chuàng)意，越低越保守準(zhǔn)確

Top P（控制模型選答案的范圍）：限定選詞概率范圍，值越高回答越豐富靈活，越低越聚焦簡潔

4、保存生成模型回答進(jìn)行測試調(diào)試

我們發(fā)現(xiàn)模型的回答會出現(xiàn)加粗無法轉(zhuǎn)換文字加粗問題，此時(shí)需要對Prompt進(jìn)行優(yōu)化增加限制：標(biāo)簽內(nèi)寫郵件內(nèi)容

優(yōu)化Prompt

重新生成模型回答調(diào)試（經(jīng)過不斷的調(diào)試優(yōu)化得到如下最終版本）
你的任務(wù)是起草一封簡短高效的回復(fù)客戶投訴的電子郵件并提供解決方案。請仔細(xì)閱讀以下信息，并按照指示撰寫郵件。

客戶投訴內(nèi)容如下：

 < customer_complaint > 

 { < !-- --> { < !-- --> CUSTOMER_COMPLAINT } } 

 < /customer_complaint > 

公司名稱和日期分別為：

 < company_name > 

 { < !-- --> { < !-- --> COMPANY_NAME } } 

 < /company_name > 

 < date > 

 { < !-- --> { < !-- --> DATE } } 

 < /date > 

公司政策如下：

 < company_policy > 

 { < !-- --> { < !-- --> COMPANY_POLICY } } 

 < /company_policy > 

聯(lián)系電話如下：

 < contact_phone > 

 { < !-- --> { < !-- --> CONTACT_PHONE } } 

 < /contact_phone > 

在撰寫郵件時(shí)，請遵循以下指南：

 1 . 郵件開頭用適當(dāng)問候語，簡要提及客戶投訴內(nèi)容，表達(dá)共情并明確道歉，同時(shí)提供公司名稱和日期。

 2 . 按公司政策提供合理方案，若客戶訴求超范圍則委婉說明并給出替代建議。

 3 . 承諾避免類似問題再發(fā)生，感謝客戶反饋，期待其繼續(xù)支持，強(qiáng)調(diào)未來改進(jìn)，并提供聯(lián)系電話，方便客戶后續(xù)溝通。

語言要平實(shí)真誠，邏輯清晰，避免堆砌冗余內(nèi)容。確保無拼寫和語法錯(cuò)誤。

請?jiān)?< email > 標(biāo)簽內(nèi)寫下你的郵件。不要包含 "主題:" 行，

Step.4 批量測評

1、批量評測

2、評測數(shù)據(jù)集添加

AI生成變量（AI一鍵生成50條變量數(shù)據(jù)集）

此處也可以通過下載官方提供的樣例文件，可以自己上傳文件

3、AI一鍵生成模型回答

4、數(shù)據(jù)集進(jìn)行評分（可以采用系統(tǒng)默認(rèn)評分方式，也可以采用自定義評分方式）

5、數(shù)據(jù)集回答進(jìn)行改寫優(yōu)化生成理想回答（改寫理想回答后，再次生成模型回答PromptPilot平臺會按照理想回答進(jìn)行改寫）

Step.5 智能優(yōu)化

1、智能優(yōu)化

效果與成本配置

開始智能優(yōu)化（大約10~30分鐘，根據(jù)數(shù)據(jù)量不同時(shí)間不同）

2、智能優(yōu)化完成

3、查看智能優(yōu)化報(bào)告（此處可以看到詳細(xì)的智能優(yōu)化報(bào)告，會對你的Prompt進(jìn)行優(yōu)化處理）

此處獲取到的優(yōu)化Prompt可以應(yīng)用于公司以及個(gè)人開發(fā)是智能體場景直接使用

你的任務(wù)是起草一封簡短高效的回復(fù)客戶投訴的電子郵件并提供解決方案。請仔細(xì)閱讀以下信息，并按照指示撰寫郵件。

客戶投訴內(nèi)容如下：

 < span class="token operator">< < /span>customer_complaint < span class="token operator">> < /span>

 < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span> < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span>CUSTOMER_COMPLAINT < span class="token punctuation">} < /span> < span class="token punctuation">} < /span>

 < span class="token operator">< < /span>/customer_complaint < span class="token operator">> < /span>

公司名稱和日期分別為：

 < span class="token operator">< < /span>company_name < span class="token operator">> < /span>

 < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span> < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span>COMPANY_NAME < span class="token punctuation">} < /span> < span class="token punctuation">} < /span>

 < span class="token operator">< < /span>/company_name < span class="token operator">> < /span>

 < span class="token operator">< < /span>date < span class="token operator">> < /span>

 < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span> < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span>DATE < span class="token punctuation">} < /span> < span class="token punctuation">} < /span>

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公司政策如下：

 < span class="token operator">< < /span>company_policy < span class="token operator">> < /span>

 < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span> < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span>COMPANY_POLICY < span class="token punctuation">} < /span> < span class="token punctuation">} < /span>

 < span class="token operator">< < /span>/company_policy < span class="token operator">> < /span>

聯(lián)系電話如下：

 < span class="token operator">< < /span>contact_phone < span class="token operator">> < /span>

 < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span> < span class="token punctuation">{ < !-- --> < /span>CONTACT_PHONE < span class="token punctuation">} < /span> < span class="token punctuation">} < /span>

 < span class="token operator">< < /span>/contact_phone < span class="token operator">> < /span>

在撰寫郵件時(shí)，請遵循以下指南：

 < span class="token number">1 < /span>. 郵件開頭用適當(dāng)問候語，簡要提及客戶投訴內(nèi)容，表達(dá)共情并明確道歉，同時(shí)提供公司名稱和日期。

 < span class="token number">2 < /span>. 按公司政策提供合理方案，若客戶訴求超范圍則委婉說明并給出替代建議。

 < span class="token number">3 < /span>. 承諾避免類似問題再發(fā)生，感謝客戶反饋，期待其繼續(xù)支持，強(qiáng)調(diào)未來改進(jìn)，并提供聯(lián)系電話，方便客戶后續(xù)溝通。

語言要平實(shí)真誠，邏輯清晰，避免堆砌冗余內(nèi)容。確保無拼寫和語法錯(cuò)誤。

請?jiān)?< span class="token operator">< < /span>email < span class="token operator">> < /span>標(biāo)簽內(nèi)寫下你的郵件。不要包含 < span class="token string">"主題:" < /span>行，

視覺理解 Solution

火山引擎 PromptPilot 視覺理解 Solution，融合前沿視覺算法與豆包大模型 1.6 強(qiáng)化能力，通過簡單交互即可精準(zhǔn)解析圖像/視頻內(nèi)容，覆蓋智能安防異常監(jiān)測、工業(yè)質(zhì)檢缺陷識別、電商商品信息提取等場景，支持上傳素材描述需求后快速輸出直觀結(jié)果或部署方案，助力企業(yè)高效處理視覺數(shù)據(jù)難題

視覺理解–停車場圖片識別

1、上傳停車場圖片并輸入描述內(nèi)容

2、等待模型加載回答分析

3、完成圖片理解分析

4、部署（完成部署后，可批量處理同類圖片理解任務(wù)）

5、可以通過API調(diào)用代碼

PromptPilot 介紹

PromptPilot 專注于解決用戶與大語言模型之間的交互難題，通過深度解析用戶意圖并自動(dòng)構(gòu)建最優(yōu)指令路徑，將用戶模糊的想法系統(tǒng)性地轉(zhuǎn)化為 AI 能夠精準(zhǔn)執(zhí)行的專業(yè)指令，確保模型穩(wěn)定地輸出高質(zhì)量結(jié)果

?文本理解：支持將簡短任務(wù)描述拓展為完整初始 Prompt，可輸入含文本變量的 Prompt 完成單輪任務(wù)，提供評分模式和 GSB 比較模式，支持知識庫、工具調(diào)用及智能精調(diào)優(yōu)化回答

?視覺理解：針對含圖片信息的任務(wù)，支持輸入含文本 / 圖像變量的 Prompt 完成單輪問答，依托大模型自動(dòng)探索多步驟解決方案并支持代碼部署，但僅支持評分模式，暫不支持知識庫、工具調(diào)用及精調(diào)功能

?多輪對話：適用于多輪交互場景，用戶通過設(shè)置系統(tǒng) Prompt 和輸入內(nèi)容，與模型開展多輪交流，支持 GSB 比較模式輔助 Prompt 優(yōu)化，但不支持 AI 生成變量、知識庫、工具調(diào)用及精調(diào)

總結(jié)

PromptPilot 深度依托豆包大模型 1.6 中 Thinking 版的邏輯強(qiáng)化、Flash 版的極速響應(yīng)、Embedding 版的全模態(tài)優(yōu)勢等多版本能力，構(gòu)建起生成、優(yōu)化、調(diào)試、測評、智能優(yōu)化的完整閉環(huán)流程，通過互動(dòng)式引導(dǎo)精準(zhǔn)捕捉用戶真實(shí)需求，將模糊的業(yè)務(wù)指令轉(zhuǎn)化為適配模型的精準(zhǔn)提示詞，客戶投訴郵件回復(fù)文本場景中，生成共情且專業(yè)的解決方案郵件；停車場圖片識別視覺場景下，高效解析圖像內(nèi)容并輸出直觀結(jié)果，借助批量測評與持續(xù)迭代優(yōu)化，不斷沉淀業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，大幅提升大模型應(yīng)用的效果與效率，助力開發(fā)者與企業(yè)提效賦能。

原文引自：https://blog.csdn.net/weixin_62765017/article/details/149943824