使用PromptPilot和doubao-Seed-1.6-flash模型内测品牌评价情感分类 - 文章 - 开发者社区

这两天，我有幸收到邀请，参与了 PromptPilot 平台上新模型 Doubao-Seed-1.6-flash 的内测活动。
怀着一探究竟的好奇，我迅速完成了内测注册，迫不及待地想亲自体验它在实际场景中的表现，看看它能否如传闻般在处理复杂指令时既保持输出质量，又能显著提升交互效率。

工具和模型介绍

Promptpilot

Prompt（提示词）作为大模型的核心输入指令，直接影响模型的理解准确性和输出质量。优质的 Prompt 能显著提升大语言模型处理复杂任务的能力，如逻辑推理、步骤分解等。

PromptPilot 提供全流程智能优化，涵盖生成、调优、评估和管理全阶段，帮助您高效获得更优 Prompt 方案。

访问地址：https://promptpilot.volcengine.com

会员活动：Plus版本，6.11-9.11 限时免费。

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Doubao-Seed-1.6-flash

极致速度、支持多模态、256K长上下文，纯文本能力大幅提升近 10% Doubao-Seed-1.6-flash推理速度极致的多模态深度思考模型，TPOT仅需10ms；同时支持文本和视觉理解，文本理解能力超过上一代lite，纯文本能力大幅提升近10%。支持 256k 上下文窗口，输出长度支持最大 16k tokens。

在PromptPilot中的Prompt调试中，可以选择回答的模型。

测试品牌评价情感分类

生成Prompt

在页面中的任务文本框中，输入任务：

在互联网上，有很多客户发布的关于我们“脱敏品牌1”产品的内容和一些评价，有说我们这个面好吃的，有说这个饮料价格贵之类的，好的坏的都有，我们比较希望把这些内容能用大模型识别和格式化整理一下。首先要看一下，这些客户说的是正面评价还是负面评价；如果是负面的，就再分个类，看看是价格问题还是口味口感还是什么其他问题，然后看看对应的是哪个产品名，是牙膏还是饮料还是什么其他产品，给出来产品名称。我目前想到的是以下问题分类：
包装不当：产品包装相关的评价；
价格：产品价格相关的评价；
口味口感：食品类产品的口味、口感相关的内容；
食品安全：关于食品类产品卫生、安全性的内容；
售后维权：退换货等售后相关的内容；
其他：无法归类为前述标签的内容；
以JSON格式输出，字段是情感判断、评价维度、产品名称。

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执行完成，生成了以下的优化Prompt。

你的任务是对互联网上客户发布的关于“脱敏品牌1”产品的内容和评价进行识别和格式化整理。首先判断客户的评价是正面还是负面；如果是负面评价，再将其分类，同时明确对应的产品名称。
以下是客户发布的内容：
<customer_content>
{{CUSTOMER_CONTENT}}
</customer_content>

评价分类标准如下：
- 包装不当：产品包装相关的评价；
- 价格：产品价格相关的评价；
- 口味口感：食品类产品的口味、口感相关的内容；
- 食品安全：关于食品类产品卫生、安全性的内容；
- 售后维权：退换货等售后相关的内容；
- 其他：无法归类为前述标签的内容。

请以JSON格式输出结果，包含以下字段：
- 情感判断：填写“正面”或“负面”
- 评价维度：根据分类标准填写对应的类别
- 产品名称：明确评价对应的产品名称

请在<output>标签内输出JSON格式的结果。
<output>
{
"情感判断": "",
"评价维度": "",
"产品名称": ""
}
</output>

优化Prompt

生成之后，需要对Prompt优化

最终的输出json里面产品名称可能涉及到多个，因此需要是一个list结构；不需要思考标签和output标签，最终直接输出json即可

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优化后的prompt如下：（产品名称变成了数组）

你的任务是对互联网上客户发布的关于“脱敏品牌1”产品的内容和评价进行识别和格式化整理。首先判断客户的评价是正面还是负面；如果是负面评价，再将其分类，同时明确对应的产品名称。
以下是客户发布的内容：
<customer_content>
{{CUSTOMER_CONTENT}}
</customer_content>

评价分类标准如下：
- 包装不当：产品包装相关的评价；
- 价格：产品价格相关的评价；
- 口味口感：食品类产品的口味、口感相关的内容；
- 食品安全：关于食品类产品卫生、安全性的内容；
- 售后维权：退换货等售后相关的内容；
- 其他：无法归类为前述标签的内容。

请以JSON格式输出结果，包含以下字段：
- 情感判断：填写“正面”或“负面”
- 评价维度：根据分类标准填写对应的类别
- 产品名称：明确评价对应的产品名称，以列表形式呈现

{
"情感判断": "",
"评价维度": "",
"产品名称": []
}