各位听众，大家好。今天，我们齐聚一堂，探讨一个在当前人工智能时代极具实践价值与技术挑战的议题：“A/B Testing for Chains”——如何有效地在线运行大语言模型（LLM）提示词的多个版本，并根据真实用户行为数据（如点击率）自动择优。 在LLM技术飞速发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已成为构建高效、智能AI应用的关键。然而，仅仅设计出“好”的提示词是不够的，我们更需要一套科学的方法来验证其效果，并在海量用户交互中持续优化。当这些提示词被编织成复杂的逻辑序列，形成所谓的“链”（Chains）时，传统的A/B测试方法便面临新的挑战。本讲座将从理论基础出发，深入探讨其架构设计、实现细节、代码实践以及高级考量，力求为大家呈现一个全面而严谨的技术解决方案。 一、引言：A/B 测试与链式应用的融合 我们知道，A/B测试是产品迭代和优化中最常用的实验方法之一。它通过将用户流量随机分成两组或多组，每组体验不同的产品变体（A版本和B版本），然后比较这些变体对特定指标（如转化率、点击率、留存率）的影响，从而找出表现最佳的版本。这种基于数据驱动的决策方式，极大地降低 …
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