OpenAI 提示词优化器

提示词优化器是控制台中的聊天界面：输入提示词后，它按当前最佳实践优化并返回结果。与数据集搭配，可以自动改进提示词。

OpenAI正随Evals平台弃用基于数据集的提示词优化器。Evals计划于2026年10月31日对既有用户转为只读，2026年11月30日关闭，当前时间线见弃用记录。以下说明描述该功能的既有流程，不表示建议新项目建立此依赖。

<a id="prepare-your-data"></a>

准备数据

1. 建立包含待优化提示词和评测数据的数据集。
2. 至少创建三行带响应的数据。
3. 每行至少提供一个评分器结果或人工标注。

优化器可使用Good/Bad标注及自定义标注列、output_feedback中的文字评议，以及评分器结果。为获得有效结果，应同时提供Good/Bad评级和详细、具体的批评；建立能准确衡量期望特性的评分器。

<a id="optimize-your-prompt"></a>

优化提示词

数据准备好后：

1. 点击提示词面板底部的 Optimize，会新开结果标签，后台开始优化。
2. 新提示词准备好后，查看并测试。
3. 继续迭代。单轮可能已满足需要，也可以对新提示词重复生成输出、标注、评分、优化。

效果依赖评分器质量。建议针对每种出现失败的输出特性，建立定义狭窄、明确的评分器。

用于生产前，始终评测并人工审查。优化器通常能改进整体效果，但在特定输入上仍可能比原提示词差。

<a id="next-steps"></a>

后续资源

OpenAI Cookbook含示例和第三方资源，可参考使用评测循环构建稳健提示词、Evals、评分器及模型优化。