逐步思考让准确率提升3%，但成本翻倍

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prompt-engineering step-by-step accuracy latency cost production-testing tradeoffs

摘要

一位开发者测试在客户支持AI助手中加入'逐步思考'提示，获得了3%的准确率提升，但延迟增加了40%，成本翻倍。结论是净效果为负面，并强调了衡量生产环境权衡的重要性。

我在客户支持助手的系统提示中添加了'think step by step'。准确率提升了3%。延迟增加了40%。每次查询的成本翻倍了。所以我可以得出结论：净效果是负面的。如果我不做这个实验，我可能会直接上线，因为单独看准确率提升很吸引人。但延迟和成本的影响除非你明确去测量，否则基本上是看不见的。好奇其他人是否发现某些提示工程最佳实践在生产环境测试时完全失败。你现在在优化哪些权衡——质量、延迟、成本、可靠性等？
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