火山引擎PromptPilot产品发布会来了：行业专家的福音!

🌟 Hello，我是摘星！
🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。
🦋 每一个优化都是我培育的花朵，每一个特性都是我放飞的蝴蝶。
🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察，每一次重构都是我的化学实验。
🎵 在编程的交响乐中，我既是指挥家也是演奏者。让我们一起，在技术的音乐厅里，奏响属于程序员的华美乐章。

目录

火山引擎PromptPilot产品发布会来了：行业专家的福音!

摘要

PromptPilot产品发布会现场

火山引擎PromptPilot技术负责人-许伟

核心难点分析：

大模型应用落地的挑战 - 清晰表达需求

大模型应用落地的挑战 - 模型能力边界

大模型应用落地的挑战 - 上下文动态适应

PromptPilot如何应对挑战？

PromptPilot的功能

PromptPliot商业化

火山引擎PromptPilot大模型算法工程师-王铁飞

Question Engineering

核心技术特性：

Answer Engineering

问题背景分析：

解决方案特性：

Context Engineering

适用场景特点：

技术实现架构：

火山引擎PromptPilot内容实操

实操体验感受

行业影响与价值

技术发展趋势

总结

参考链接

关键词标签

---

摘要

作为一名深耕AI领域多年的技术工作者，我有幸在9月13日受邀参加了火山引擎PromptPilot产品发布会。这场发布会不仅让我见证了国产AI应用的重大突破，更让我深刻体会到大模型应用落地正在从理论走向实践。许伟技术负责人和王铁飞算法工程师的精彩演讲，为我们揭示了当前大模型应用面临的核心挑战以及PromptPilot如何通过创新的三层架构和三大数据工程来解决这些痛点。

从产品发布会的内容来看，PromptPilot通过"互动-自动-闭环"的设计理念，结合Question Engineering、Answer Engineering、Context Engineering三大数据工程，为大模型应用落地提供了全面的解决方案。这不仅解决了传统提示词工程中的效率问题，更实现了从用户意图到最终解决方案的自动化优化流程，真正做到了让AI应用开发变得高效且智能。

通过深度体验和技术分析，我认为PromptPilot的出现标志着大模型应用开发工具链的成熟，它不仅降低了AI应用的开发门槛，更为行业专家提供了强有力的技术支撑。这款产品的推出，无疑是整个AI行业的一个重要里程碑，值得每一位AI从业者深入了解和实践。

PromptPilot产品发布会现场

很荣幸9.13以KOL的身份受邀参加火山引擎的PromptPoilot产品发布会，作为PromptPoilot的见证者和使用者，真真切切感受到了大模型应用落地正在突破，也看到了国产AI应用的未来，在此感谢火山引擎的邀约，接下来，就随我进入本次的产品发布会，看看本次的产品发布会的具体内容吧。

发布会由两位重量级嘉宾主导：

• 许伟 - 火山引擎PromptPilot技术负责人，深耕AI领域多年，对大模型应用落地有着深刻的理解和丰富的实践经验
• 王铁飞 - 火山引擎PromptPilot大模型算法工程师，在数据工程和算法优化方面有着卓越的技术造诣

火山引擎PromptPilot技术负责人-许伟

首当其冲进行演讲的就是本次产品的主角--火山引擎PromptPilot技术负责人-许伟，许老师的知识与当前AI背景深度融合，充分理解，他一上来就提出了当前AI应用落地的困境：大模型商品化、大模型服务普及化、大模型悖论，以上三点是落地面临的最大难题，许老师用他专业的知识给现场的用户进行了细致的讲解。

核心难点分析：

1. 场景定制由用户定标准 - 用户的需求往往是个性化的，标准必须由用户自己来定义
2. 意图通过反馈交互清晰 - 人脑中的意图和评估标准需要通过反馈交互逐渐清晰
3. 转化为模型能理解的目标 - 需要将抽象的需求转化为具像化的目标提示词和评估标准
4. 更强模型需结构化表达 - 更强的模型能够解锁更复杂的任务，但也需要更加结构化的表达方式

模块	核心功能	解决痛点	技术特性
场景定制与能力边界	探索模型在定制场景中的能力极限	人工摸索效率低	自动化边界检测
人工摸索优化	减少手动测试的繁琐过程	提示词调整耗时	智能化调整算法
自动化解决方案	以用户意图为导向进行智能搜索	反复试错痛苦	算法驱动优化
上下文智能处理	支持可执行操作和效果验证	上下文理解困难	联动训练机制

许老师提到如何清洗的表达需求，如何探索模型能力边界，模型上下文如何动态适应，这是我们目前亟需解决的问题

大模型应用落地的挑战 - 清晰表达需求

核心要点：

1. 场景定制由用户定标准

• 用户的需求是场景定制的
• 标准必须由用户自己来定

2. 意图通过反馈交互清晰

• 人脑中的意图和评估标准
• 通过反馈交互逐渐清晰的过程

3. 转化为模型能理解的目标

• 具像化目标提示词
• 评估标准
• 评测用例

4. 更强模型需结构化表达

• 更强的模型解锁更复杂任务
• 结构化表达更难也更有价值

大模型应用落地的挑战 - 模型能力边界

四个核心模块

1. 场景定制与能力边界

• 大模型应用本质是寻找定制场景的模型能力边界

• • 需要在特定应用场景中探索模型的能力极限
  • 确定模型在定制化需求中的适用范围

2. 人工摸索的挑战

• 人工摸索大模型能力边界反复调整提示词的过程非常痛苦

• • 手动测试模型边界效率低下
  • 提示词调整过程繁琐且耗时

3. 自动化解决方案

• 自动化提示词工程是一个用户意图指引的搜索问题

• • 通过算法自动优化提示词效果
  • 以用户意图为导向进行智能搜索

4. 上下文智能处理

• 懂上下文可执行、可验证、联动训练

• • 具备上下文理解能力
  • 支持可执行操作和效果验证
  • 能够与训练过程联动优化

大模型应用落地的挑战 - 上下文动态适应

核心挑战分析

1. 开放式人类高级思维问题

• 大模型应用场景多为开放式问题
• 涉及人类高级思维层面的复杂需求

2. 上下文多样多变特性

• 大模型的上下文环境具有多样性
• 上下文条件处于不断变化的状态

3. 开发及上线后的Badcase

• 开发过程中会出现意料之外的Badcase
• 上线后仍然持续出现未预见的Badcase

4. 持续检测与自适应机制

• 需要建立Badcase的持续检测系统
• 评估标准需要不断迭代优化
• 实现上下文自适应的能力建设

PromptPilot如何应对挑战？

许老师讲完了目前面脸的挑战，那么，我们应该如何才能面对这些挑战呢？现场的用户陷入了长考，接着许老师就给出了了他们的答案：

PromptPilot 应对挑战的架构：三大核心模块

1. 互动：从意图到目标

• AI Engineering

• • 用户反馈收集与分析
  • AI辅助意图理解
  • 意图抽取与明确

• Badcases 回流机制

• • 问题案例回收与分析
  • 反馈数据循环优化

2. 自动：从目标到Solution

• 提示词自动优化

• • 智能提示词生成与调整

• Context Engineering

• • 上下文环境智能处理

• Solution with Probe

• • 探针式解决方案验证

• Tools Engineering

• • 工具链工程化支持

• 联动精选联动RL

• • 强化学习联动优化
  • 精选策略协同

3. 闭环：Badcase检测

• Pilot SDK

• • 开发工具包集成

• 评估服务

• • 效果评估与监控

• 持续优化

• • 迭代改进机制

• 自适应

• • 环境自适应调整

支撑体系

• 评估标准：建立统一的评估指标体系
• 数据集：数据资源管理与优化

PromptPilot的功能

讲完了面临的挑战以及如何解决这些挑战，许伟老师才讲PromptPilot出的各个部分以及功能：

1. 互动中帮助用户明确理想回答和评估标准

• 通过交互式对话协助用户
• 明确期望的理想回答标准
• 建立清晰的评估指标体系

2. 高效迭代·像积累数据一样积累case

• 支持快速迭代优化
• 采用类似数据积累的方式收集案例
• 持续丰富案例库资源

3. 通过SDK调用·构建线上case雷达:SDK构建线上Case雷达流程

• LLM客户端中添加指标:在大型语言模型客户端中集成监控指标
• 实时调整线上数据:支持线上数据的实时调整和优化
• 进一步调度优化Prompt:基于数据分析结果进行提示词调度优化,持续改进提示词效果

PromptPilot 扩展功能-核心功能模块

1. 全链路知识库辅助PE

• Prompt生成：智能生成提示词
• Prompt调试：支持提示词调试优化
• 批量数据集构建：大规模数据集构建能力
• Answer生成：自动生成回答内容

2. 对复杂工具的调用

• 支持Prompt中有Function Call的场景
• 主动优化Prompt和Function的描述
• 共同提高Function Call选择的准确度

3. 对多轮对话的支持

• 通过模拟多轮对话场景的方式
• 对多轮对话场景的系统Prompt进行优化

4. 对视觉的理解

• 支持图片与视频场景的Prompt优化
• 针对复杂的多模态场景
• 会自动拆解多步方案
• 搜索最优路径，给出最准确的解答

PromptPilot能够自动判断问题·自动选择模型和工具·解决模型本身解决不了的问题

性能指标

• 80-90：关键性能指标1
• 72：关键性能指标2
• 59：关键性能指标3

PromptPliot商业化

产品落地的第一件事就是商业化，那么PromptPliot也不例外，但是这个价格真的很良心了

即日起至2025年10月31号，首次购买PromptPillot个人标准版39.9元套餐，可获赠等额39.9元代金券一张，企业认证用户首次购买PromptPillot团队版239元套餐，可获赠等额239元代金券一张。代金券支持抵扣火山方舟中豆包大模型与开源模型、以及PromptPilot产品的订单金额。 https://www.volcengine.com/activity/ark?previewMode=on

火山引擎PromptPilot大模型算法工程师-王铁飞

在许伟老师讲完之后，立马上来另外一位火山引擎大佬-火山引擎PromptPilot大模型算法工程师-王铁飞，如果说许伟老师是PromptPilot的领头羊，那么王老师就是PromptPilot的灵魂人物，王老师一上来就提出了大模型的三大数据工程（Data Engineering）：Question Engineering、Answer Engineering、Context Engineering，那么跟随王老师的脚步，一步步的深入其中吧：

Question Engineering

首先就是Question Engineering，问题工程，也可以说是反馈工程，用户如何提出一个好问题，以及针对这个问题进行反馈，进而提出比上次更好的问题，这是用户需要面临的，那么传统的不断试错的方法已经过时，PromptPilot给我们带来了全新效率，PromptPilot可以根据用户的人物描述生成基础可用的Prompt，然后通过全局反馈+局部反馈，进一步改进用户的需求，帮助用户明确其需求。

核心技术特性：

1. 基础Prompt生成 - 根据用户的人物描述自动生成基础可用的Prompt
2. 反馈机制优化 - 通过全局反馈+局部反馈进一步改进用户需求
3. 需求明确化 - 帮助用户明确其真实需求，避免模糊表达
4. 变量智能处理 - 支持变量生成、反馈收集和AI辅助变量生成

同事PromptPilot也支持变量生成，反馈收集，AI变量生成：

Answer Engineering

问题描述-用户清晰地表达了需求，但是对一个问题而言：

• 存在正的、负的答案
• 开放的问题有相对好的、坏的答案
• 很多时候很难给出理想一点的参考答案

解决方案-通过 Answer Engineering 构造答案空间：

• 使用多模型生成多样性的答案
• 客户可以通过对比、选择、反馈获取理想回答

关键技术-多模型辅助生成参考答案

• 利用多个模型协同生成参考答案
• 提供多样化的答案选择

反馈机制

• 全局反馈：整体答案质量的反馈评估
• 局部反馈：针对答案特定部分的细化反馈

Answer Engineering专注于构造高质量的答案空间，解决了传统方法难以给出理想参考答案的问题。

问题背景分析：

用户虽然能够清晰表达需求，但对于一个问题而言：

• 存在正面和负面的答案
• 开放性问题有相对好坏的答案区别
• 很多时候难以给出理想的参考答案

解决方案特性：

1. 多模型协同生成 - 利用多个模型协同生成参考答案，提供多样化选择
2. 对比选择机制 - 客户可以通过对比、选择、反馈获取理想回答
3. 智能评估标准 - 通过三条反馈数据即可开启AI自动生成评估标准
4. 批量处理能力 - 支持批量case的自动化评分

功能名称-模型回答：提取标注意图，自动生成评估标准

功能描述-针对批量的 case 集合，可以直接使用已有的评估标准或者让 LLM 自动生成评估标准，并完成批量打分。

核心特性

1. 小步优化

• 通过三条反馈数据，即可开启 AI 自动生成评估标准

2. 灵活的标准设置

• 支持直接输入自定义评估标准
• 支持AI 自动生成评估标准

技术实现

• 利用LLM（大语言模型）自动提取标注意图
• 基于用户反馈智能生成评估标准
• 支持批量case的自动化评分

Context Engineering

Context Engineering是三大工程中最具挑战性的部分，专门处理复杂业务场景的定制化需求。

适用场景特点：

• 强领域专业性 - 需要深度的专业知识支撑
• 数据敏感性 - 涉及敏感数据处理和隐私保护
• 业务定制化 - 高度定制化的业务需求

技术实现架构：

• 无侵入式集成 - 无需改造现有系统、无需调用API、无需注册
• 知识库融合 - 将客户自有知识融合到Prompt中
• 风格一致性保证 - 生成与样例风格一致的case

模型对比

模型	参数量	输出特点
GPT-2	约10万参数输出一个句子	输出内容非常规、独特甚至有害
GPT-3	超大规模	内容丰富且不断更新

问题背景-当客户所处场景具有以下特点时：

• 强领域专业性
• 数据敏感性
• 业务定制化

仅采用大模型自己的知识，容易造成和业务实际脱节。在这种情况下，必须结合自有知识库才能生成高质量Prompt。

解决方案-上线结合知识库的Prompt冷启动方案，通过KB（知识库）来辅助生成Prompt。

典型场景示例-内容判敏场景：

• 需要明确在什么规则下是敏感
• 什么规则下是不敏感
• 需要将客户自己的知识融合到Prompt中

技术实现特点-模型训练架构

• Data Paddle over TensorFlow
• 预训练大模型自然语言处理

无需改造现有系统

• 无需调用API
• 无需注册
• 无需上传模型
• 无需修改现有模型
• 无需更改应用程序
• 无需修改数据
• 无需修改任何代码
• 无需修改任何配置

核心价值

• 让创新无需等待
• 让大模型更快更安全
• 生成高质量文本并满足高精度要求

问题背景-如果用户已经有了一些素材的样例，需要生成和样例风格一致的case，怎么办？

解决方案-上线结合知识库的变量生成方案

界面功能模块-知识库管理区

• 上架动态：网站内容更新动态
• 网站生成上传区：内容创建与上传区域
• 个中珍藏：精选内容收藏
• 名师点书：专家推荐内容
• 案例搜索：案例检索功能
• 分类导航：内容分类浏览
• 快速定位：快速查找定位
• 上架推荐：推荐上架内容

操作功能区

• 多选：支持多选操作
• 添加筛选：筛选条件添加
• 排序：内容排序功能
• 查找：精确搜索功能
• 打印：打印输出支持

内容资源库

• 领品会
• 领品库
• B站

技术特性

• 结合知识库的变量生成：利用已有知识库内容生成风格一致的案例
• 保持与样例素材风格一致性
• 支持批量案例生成

火山引擎PromptPilot内容实操

当然，讲解完毕之后，我们按照文档要求进行了一波实操，并且获得了高效实操之星，在这里再次感谢火山引擎PromptPilot。

实操体验感受

在发布会的实操环节，我亲身体验了PromptPilot的强大功能。通过简单的操作，就能够完成复杂的Prompt优化任务，这种体验让我深刻感受到了技术进步带来的便利。

行业影响与价值

PromptPilot的推出，标志着大模型应用开发工具链的重大突破：

1. 降低技术门槛 - 让非专业人员也能够高效使用大模型
2. 提升开发效率 - 大幅减少Prompt调优的时间成本
3. 保证质量稳定 - 通过自动化机制确保输出质量的一致性
4. 促进行业发展 - 为AI应用的规模化落地提供强有力支撑

技术发展趋势

从PromptPilot的技术架构可以看出，未来的AI应用开发将朝着以下方向发展：

• 自动化程度更高 - 减少人工干预，提升智能化水平
• 个性化定制更强 - 更好地适应不同行业和场景的需求
• 生态集成更深 - 与现有技术栈的深度融合
• 效果评估更精准 - 建立更完善的评估体系

总结

作为一名技术工作者，参加火山引擎PromptPilot产品发布会让我深深震撼。这不仅仅是一款产品的发布，更是大模型应用落地方式的一次革命性变革。许伟和王铁飞两位技术专家通过深入浅出的讲解，让我们看到了PromptPilot如何通过创新的三层架构和三大数据工程，彻底解决了传统Prompt工程中的痛点问题。

从技术角度来看，PromptPilot的"互动-自动-闭环"设计理念体现了系统工程的精髓，它不仅解决了当前的技术难题，更为未来的AI应用开发指明了方向。Question Engineering、Answer Engineering、Context Engineering三大数据工程的设计，充分体现了对用户需求的深度理解和技术实现的精巧构思。

我相信，PromptPilot的出现将会极大地推动AI应用的规模化落地，让更多的企业和开发者能够享受到人工智能技术带来的红利。这款产品不仅是火山引擎技术实力的体现，更是整个国产AI生态发展的重要里程碑。作为技术从业者，我期待看到更多像PromptPilot这样的优秀产品出现，共同推动AI技术的发展和应用。

---

我是摘星！如果这篇文章在你的技术成长路上留下了印记
👁️ 【关注】与我一起探索技术的无限可能，见证每一次突破
👍 【点赞】为优质技术内容点亮明灯，传递知识的力量
🔖 【收藏】将精华内容珍藏，随时回顾技术要点
💬 【评论】分享你的独特见解，让思维碰撞出智慧火花
🗳️ 【投票】用你的选择为技术社区贡献一份力量
技术路漫漫，让我们携手前行，在代码的世界里摘取属于程序员的那片星辰大海！

参考链接

1. 火山引擎官方网站
2. PromptPilot产品文档
3. 大模型应用开发最佳实践
4. Prompt Engineering技术指南
5. AI应用落地案例集锦

关键词标签

#PromptPilot #火山引擎 #大模型应用 #Prompt工程 #AI落地