提示优化（Prompt Optimization）是指在人工智能领域，特别是针对大型语言模型（如GPT系列），通过系统性地设计和迭代调整用户输入的提示（prompt），以提升模型在特定任务中的输出质量、相关性和效率的过程。这包括优化提示的措辞、上下文设置、结构设计等元素，旨在引导模型生成更准确、一致且符合预期的响应，同时减少错误或不相关的输出。提示优化是提示工程（Prompt Engineering）的关键环节，其核心在于通过实验和反馈循环，最大化模型性能并最小化资源消耗。
在AI产品开发的实际落地中，提示优化对产品经理至关重要。它直接影响用户体验和产品性能，例如在聊天机器人、内容生成工具或智能推荐系统中，通过A/B测试不同提示版本，产品经理可以显著提升交互准确度、降低API调用成本并加速迭代周期。随着技术的发展，自动化工具如提示优化框架和评估指标的引入，进一步简化了这一过程，推动AI产品高效商业化和规模化应用。
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