實驗記錄與 Playground 為企業提供從 Prompt 指令工程調試到大規模自動化評測的全鏈路閉環。通過量化對比不同模型服務、提示詞及參數配置，協助開發人員精準評估模型表現，確保 AI 應用的交付品質與效能穩定性。
功能簡介
實驗與 Playground 支援對大模型進行多組配置（如不同模型、提示詞、參數）的批量實驗運行，並提供深度對比分析工具：
實驗計劃：建立並管理實驗計劃，用於沉澱業務基準，儲存模型服務、提示詞模板、資料集及評估器組合，確保實驗的可追溯性與環境一致性。便於在 Playground 中快速執行。
Playground：支援在可視化介面中配置多組實驗，即時調整推理參數（Temperature, Top-p 等）並調用資料來源進行單例或批量驗證，直觀呈現逐條輸出結果與評估得分。
實驗記錄：實驗執行的資產庫。記錄每次任務的執行快照，包括模型服務詳情、Token 消耗（成本）、首字延遲（TTFT）、評估器量化得分及任務執行狀態。
對比分析：多維度迴歸分析工具。支援選定 2～5 條實驗記錄進行橫向比對，涵蓋評估指標趨勢、配置參數差異及樣本級語義對比，輔助識別模型效能差異點。
模組 | 說明 |
實驗計劃 | 儲存一組或多組實驗配置（模型、提示詞、模型參數、可選資料集與評估器），可從實驗計划進入 Playground 執行。 |
Playground | 實驗執行引擎，支援從實驗計劃一鍵載入配置，執行批量推理任務，並即時反饋 LLM Judge 的評估結果。 |
實驗記錄 | 任務執行日誌與結果快照。支援對實驗結果進行回溯、重跑或作為後續對比分析的資料來源。 |
對比分析 | 決策支援工具。通過設定“基準組（Baseline）”，計算實驗組在準確率、耗時、成本等維度 Delta（差異值）。 |
功能特性
加速指令工程的迭代效率
即時反饋與驗證：Playground 提供低延遲的互動式環境，支援提示詞（Prompt）與推理參數（Temperature, Top-p 等）的即時調整與輸出校正，顯著縮短從想法到初步原型的驗證周期。
多變數並行調試：支援通過 {{variable}} 文法注入資料集樣本，實現在同一介面下針對不同業務情境的並發測試，避免了傳統開發模式下的高頻重複勞動。
實現模型表現的規模化量化
從感性到理性的評估轉化：實驗模組通過批量運行資料集，將原本散亂的模型回答轉化為結構化的評估指標，為模型品質提供客觀的量化分值。
深度洞察評分邏輯：系統不僅提供分值，還完整記錄評估器的推理理由，協助開發人員深入理解模型在邏輯推理、安全性或指令遵循度上的具體表現。
確保系統升級的穩定性與一致性
自動化迴歸測試：通過指定資料集，在模型版本更新或 Prompt 最佳化後，一鍵發起對比實驗。系統自動計算指標位移（Delta），精準識別效能退化點，確保商務邏輯的一致性。
Bad Case 定位與溯源：對比分析功能支援文本級的 Diff 高亮顯示，能夠快速定位輸出差異較大的樣本，為針對性最佳化提供精準的樣本證據。
精準平衡推理成本與效能
多維度效能洞察：實驗記錄即時採集 TTFT（首字延遲）、TPS（每秒產生 Token 數） 等工程化指標。通過不同模型方案的對比，為企業提供“響應速度 vs. 輸出品質”的權衡依據。
FinOps 級成本會計：精準核算每次實驗產生的 Token 消耗與真實成本。通過量化實驗資料，輔助決策者選擇性價比最優的模型組合方案，避免算力資源的無效損耗。
沉澱可追溯的實驗資產
環境完全可複現：系統為每一組實驗自動捕獲模型服務、提示詞版本、推理參數及資料集快照。這種完整的血緣關聯性記錄，確保了實驗結果的 100% 可追溯與可複現，形成了企業核心的 Prompt 資產庫。
驅動基於資料的決策閉環：通過對比歷史實驗記錄，團隊能夠清晰觀測模型能力的演化曲線，使 AI 系統的最佳化過程從“憑感覺調優”轉向“憑資料決策”。