提示词工程
经过设计、测试与优化的提示词，让你的 AI 表现完全符合预期。
提示词工程与 LLM 优化。我们为聊天机器人、智能体和 AI 工作流程设计、测试并调优系统提示词与模型配置 —— 让你的 AI 表现完全符合你的需求。
你将获得
谁需要提示词工程？
提示词工程适合拥有 AI 功能、且需要明确、测试并稳定复现其行为的团队。它适用于聊天机器人、智能体、提取或分类流程与生成式体验，尤其是非正式提示词已经无法给出足够可靠产出时。
提示词调优会交付什么？
工作可包括系统提示词、模型与工具配置、具有代表性的测试用例、评估标准、失败与拒绝行为，以及有记录的变更。交付的是配置后的行为与用于评估它的依据，而不是孤立的一段提示词文本。
你们如何评估提示词是否变得更好？
我们使用具有代表性的输入与约定预期进行测试，再检查与流程相关的准确性、格式、来源使用、工具调用、拒绝与失败情况。只有真正改善这些实际任务的变更才有价值，而不是一次演示看起来更好。
提示词能集成进现有产品吗？
可以。我们在调用提示词的模型、检索层、工具、产品状态与保护措施的完整语境中进行调优。为 Alibaba Cloud Malaysia，DayDreamer 在公开网页体验中围绕 WAN 视频模型集成并调优了系统提示词。
测试数据与敏感输入如何处理？
我们会约定哪些示例可以使用、谁能访问、哪些模型服务会处理，以及哪些内容应排除或匿名化。任何监管、保留或数据驻留要求，都必须在确定评估集与模型配置前识别。
提示词、评估集与调优成果归谁所有？
所有权会在工作开始前于项目协议中明确写明，而协议会逐项点明，不会留给双方各自假设：你自己的数据与样例、为你编写的提示词与系统指令、为证明某项改动确实是改进而建立的评估集与测试用例，以及调优工作产出的各项配置——以区别于既有或第三方组件（它们仍受各自许可约束）。协议也会把交接时移交的内容定下来——提示词、评估集、模型与工具配置，以及改动了什么、为什么改动的记录——以及此后由谁可以运行、修改与扩展这些成果。这决定了项目结束后你自己的团队能否继续测试与调整这些行为，因此它会与上面提到的交付物一并约定，而不是到最后才去谈。
什么时候仅做提示词工程还不够？
当模型缺少所需信息、检索来源质量差、缺少工具或集成，或任务需要确定性规则而非模型判断时，仅修改提示词并不够。我们应该修正数据、架构或流程，而不是无休止地重写提示词。
我们如何工作
梦想
我们梳理你的想法，并定义什么才算‘好’。
设计
在编写代码之前，我们先塑造体验与架构。
构建
我们开发融入智能的 AI 原生软件。
上线
我们在可扩展的云上发布，然后衡量并优化。
实证
常见问题
提示词工程包括测试与评估吗？+
包括。我们定义具有代表性的测试用例与预期行为，再评估产出、来源使用、工具调用、拒绝与失败情况，而不是从一次演示来判断提示词。
DayDreamer 能在现有 AI 产品中调优提示词吗？+
可以。我们会与提示词周围的模型、检索层、工具、产品状态和保护措施一起工作，让配置后的行为适合实际运行的流程。
每个 AI 问题都能靠更好的提示词解决吗？+
不能。如果模型缺少信息、检索质量差、缺少集成，或任务需要确定性规则，就需要改变数据、架构或流程。