神话
即时测试只是凭感觉和猜测。
现实
现代作文设计采用诸如 ROUGE、METEOR 和基于模型的评分等严谨框架，将定性回答转化为定量分数。它比仅仅关注几个输出结果要科学得多。
人工智能开发数据分析产品管理优化
即时测试与 A/B 测试
虽然这两种方法都旨在优化数字性能，但它们所依据的技术层面却截然不同。即时测试侧重于优化指导生成式人工智能模型的语言输入，而A/B测试则提供了一个严谨的统计框架，用于比较网页或应用程序功能的两个不同版本，以确定哪个版本更能引起真实用户的共鸣。
亮点
- 及时测试可以防止人工智能出现“幻觉”，避免用户看到它们。
- A/B 测试可以证明哪种设计或文案能够真正带来更多利润。
- 即时评估通常是自动化的，而 A/B 测试则需要人工参与。
- 现代产品通常先进行快速测试，然后在生产环境中进行 A/B 测试。
及时测试是什么？
通过迭代评估和改进文本输入，确保生成式人工智能模型能够产生准确、安全、高质量的输出。
- 严重依赖语义相似性和 LLM 作为评判者的评估框架。
- 旨在减少人工智能可能捏造事实或失去上下文的“幻觉”。
- 测试通常在“沙盒”环境中进行，之后才会让用户与工具进行交互。
- 重点关注温度、系统说明和少量示例等技术细节。
- 评估数百次模拟运行中非确定性输出的一致性。
A/B 测试是什么？
一种A/B测试方法，将数字资产的两个版本展示给不同的用户群体，以确定哪个版本表现更好。
- 使用频率学派或贝叶斯统计学来确定某个版本更优的概率。
- 衡量具体的行为，例如按钮点击、注册或总收入。
- 需要具有统计学意义的样本量才能得出有效的结论。
- 控制时间、设备类型和用户位置等外部变量。
- 直接在具有真实世界流量的生产环境中运行。
比较表
| 功能 | 及时测试 | A/B 测试 |
|---|---|---|
| 核心目标 | 输出质量和安全性 | 转化率和参与度 |
| 主要科目 | 大型语言模型（LLM） | 人类最终用户 |
| 成功指标 | 准确性和音调 | 点击率和收入 |
| 环境 | 开发/阶段 | 现场制作 |
| 样本量需求 | 小规模（几十到几百次运行） | 大型（数千用户） |
| 结果类型 | 定性与结构 | 定量与统计 |
详细对比
确定性挑战与概率性挑战
A/B 测试通过大规模群体测试来发现趋势，从而应对人类行为的不可预测性。相比之下，即时测试则着眼于人工智能模型的“黑箱”特性，即相同的输入每次都可能产生略微不同的结果。开发者使用即时测试来缩小这种差异，而营销人员则使用 A/B 测试来利用人们对红色按钮和蓝色按钮的不同反应。
反馈回路时序
这些测试的速度差异显著。你可以用自动化评估工具在几分钟内运行上百个提示变体，看看哪个最能有效执行指令。而A/B测试通常需要几天甚至几周的时间，因为你需要等待足够多的真实用户访问你的网站才能达到统计显著性。前者侧重于内部改进，后者侧重于外部验证。
成功指标
测试提示时，你会关注诸如“真实性”（人工智能是否基于事实？）和“简洁性”之类的指标。你还可以使用另一个人工智能来评估主要人工智能的表现。A/B 测试忽略了机器的“意图”，完全关注用户的钱包或鼠标光标，使用跳出率和平均订单价值等硬性指标来评选出优胜者。
实施的复杂性
设置 A/B 测试需要使用 Google Optimize 或 LaunchDarkly 等工具将流量分成两组。而即时测试则需要更复杂的工程技术，通常涉及“评估”——即检查 AI 的响应是否包含特定关键词或遵循特定 JSON 结构的脚本。虽然 A/B 测试是营销的常用方法，但即时测试正迅速成为 AI 开发生命周期中最关键的环节。
优点与缺点
及时测试
优点
- + 立即见效
- + 确保品牌安全
- + 运行成本低
- + 高度技术精度
继续
- − 无法预测人类喜好
- − 需要复杂的评估脚本
- − 受模型漂移影响
- − 可能过于主观
A/B 测试
优点
- + 最终用户验证
- + 衡量真实货币
- + 易于解释
- + 降低业务风险
继续
- − 需要很长时间
- − 需要高流量
- − 假阳性风险
- − 设置起来可能比较困难
常见误解
神话
A/B 测试可以告诉你用户喜欢某样东西的“原因”。
现实
A/B 测试可以告诉你“发生了什么”，但无法解释原因。你可能会发现 B 版本胜出，但通常需要定性调查或用户访谈才能了解其背后的心理机制。
神话
您只需测试一次提示符即可。
现实
人工智能模型会随着时间推移而发生变化（模型漂移），一月份运行良好的提示信息到了六月份可能就会产生糟糕的结果。持续测试对于保持模型质量至关重要。
神话
A/B 测试的获胜版本永远是最好的版本。
现实
有时，某个版本胜出只是偶然现象或特定的季节性趋势。如果不检验统计显著性和统计效力，你实施的更改可能会在长期内对你造成损害。
常见问题解答
IA/B测试能否测试两种不同的AI提示？
是的，这确实是一个非常有效的策略！首先，通过快速测试找到两个安全可靠的候选方案，然后在生产环境中进行 A/B 测试，看看哪个方案更受用户欢迎或更吸引人。
在即时测试中，“LLM作为评判者”是什么意思？
这是一种利用功能强大的模型（例如 GPT-4o 或 Claude 3.5）来读取和评估小型、快速模型输出结果的技术。它通过提供类似人类的文本质量和相关性评价，帮助实现测试过程的自动化。
进行有效的 A/B 测试需要多少用户？
这取决于预期性能提升幅度。如果您希望性能提升 20%，可能只需要几百个用户。但如果您只想检测 0.5% 的微小改进，则可能需要数十万访客才能确定这并非偶然。
在这些测试中，“金丝雀发布”指的是什么？
金丝雀发布是一种折衷方案。您首先将新功能或提示推送给 1-5% 的用户。这相当于对实际应用场景进行测试，确保在进行全面 A/B 测试或正式发布之前没有任何问题。
提示测试有助于降低人工智能延迟吗？
当然。提示测试的一部分内容就是测量模型的响应时间。更短的提示或使用更少“令牌”的提示可以显著提升用户体验，而用户体验是技术测试中的一项关键指标。
A/B 测试仅适用于网站吗？
完全不是。你可以对电子邮件主题、移动应用布局、广告文案，甚至是客服代表使用的脚本进行 A/B 测试。只要你有两种选择，并且有办法衡量结果，就可以使用拆分测试。
为什么统计显著性很重要？
如果没有统计显著性，你基本上就是在抛硬币。统计显著性确保你看到的 A 版本和 B 版本之间的差异很可能是由于你所做的更改造成的，而不是随机因素或流量的异常激增。
A/B 测试中的“对照组”是什么？
对照组是您当前正在使用的版本。您将新的“挑战者”版本与对照组进行比较，以确定更改是否确实比现状有所改进。
裁决
在构建人工智能驱动的功能时，如果需要确保机器运行可靠，请使用快速测试。功能上线后，如果想要了解人工智能是否真正帮助用户完成任务或购买更多产品，则可以切换到 A/B 测试。
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