更新时间:2025-01-14 GMT+08:00
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效果评估与优化

在低代码构建多语言文本翻译工作流中,优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt(提示词)。prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析:

  • 评估工作流响应的准确性:从工作流响应准确性维度看,本实践可以评估意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。
    • 文本翻译意图:当用户请求翻译时,意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求,执行翻译节点分支,并给出正确的翻译结果。

      图1,当用户输入翻译类问题时,“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”,此时工作流将运行“提问器”节点分支,并依次运行后序节点,最终输出翻译后的内容。

      图1 试运行工作流-1
    • 其他意图:用户其他的请求(除翻译请求外)将执行大模型节点分支,并根据用户的提问进行回答。

      图2,当用户输入对话类问题时(如“你好”),“意图识别”节点对用户的意图分类为“其他”,此时工作流将运行“大模型”节点分支,输出“大模型”节点的回答。

      图2 试运行工作流-2
  • 多场景测试:对多种不同场景下的prompt进行测试,确保在各种情境下系统能够有效响应:
    • 不同语言对的翻译:如图3,针对不同的语言对(如中文到法语、俄语到西班牙语),评估翻译效果是否稳定。
      图3 多场景测试-不同语言对
    • 复杂对话场景:如图4,当用户在对话中频繁切换意图时,测试意图识别节点的应答能力,确保其能够理解并适应多变的对话上下文。
      图4 多场景测试-复杂对话场景
  • 优化Prompt设计:从prompt设计维度来看,可以通过以下方式进行优化:
    • 清晰的输入指令: 在翻译场景中,明确的输入指令将提升工作流的运行效果。例如:prompt可以设计为:请将以下中文句子翻译成英文:“我喜欢吃苹果”。通过这种明确的指令,更容易生成准确的翻译结果。
    • 运用提示词技巧:可参考提示词写作实践进行Prompt写作。

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