「PromptPilot 大模型智能提示词平台」—— PromptPilot × 豆包大模型 1.6：客户投诉邮件高效回复智能提示词解决方案

「PromptPilot 大模型智能提示词平台」—— PromptPilot × 豆包大模型 1.6：客户投诉邮件高效回复智能提示词解决方案

前言

如今大模型广泛应用，提示词质量直接决定 AI 输出效果，但用户常因指令模糊陷入低效调试，火山引擎 PromptPilot 智能提示词平台，依托深度需求解析能力与内置的豆包大模型 1.6 强化能力，通过简单交互即可理解真实需求、提炼评估标准并生成优质提示词，业务上线后，平台能自动采样流量、抓取分析 badcase 并自发优化提示词，长期数据积累将转化为业务领先优势。

PromptPilot + 豆包大模型1.6

对比维度	Doubao-Seed-1.6-thinking	Doubao-Seed-1.6-flash	Seed1.6-embedding
核心定位	思考能力强化，提升基础任务表现	极致速度，侧重推理效率与文本能力	全模态向量化，多模态场景适配
关键能力方向	Coding、Math、逻辑推理等基础能力强化，支持视觉理解	推理速度快，纯文本能力提升近 10%，支持文本和视觉理解	引入视频向量化，多模态搜索与理解表达升级，覆盖图文、视频等场景
上下文与输出	支持 256k 上下文窗口，输出最大 16k tokens	支持 256k 上下文窗口，输出最大 16k tokens	侧重向量化，无明确同规格输出描述
典型优势场景	需要强化逻辑推理、基础任务处理的场景	追求极致推理速度，纯文本能力要求高的场景	多模态检索、跨模态内容理解、多模态 Agent 等场景
独特亮点	强化基础能力	速度极致 + 纯文本能力提升	登顶多榜单 SOTA，首发全模态混合检索
主观评分（5 星制）	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐

PromptPilot大模型智能提示词解决方案平台，内嵌入豆包大模型 1.6，深度解析用户意图，将模糊需求转化为 AI 精准执行的专业指令，保障高质量输出,通过互动式引导明确需求，支持多轮对话、多模态理解与复杂工具调用优化，依托闭环迭代体系和 SDK 接口，实现"监测 - 纠错 - 进化"全流程优化，大幅提升大模型应用效果与效率

✅需求洞察与提效：精准捕捉真实需求，自动生成适配模型的优质提示词，高效释放模型能力

✅业务闭环与沉淀：业务上线后，采样流量、分析 badcase，自动优化提示词，沉淀数据筑业务优势

✅全模兼容与拓展：支持全模型接入，融合火山引擎知识库，覆盖多场景、深化专业理解，加速 AI 应用迭代

文本理解–客户投诉电子邮件回复

Step.1 生成Prompt

1、登录 PromptPilot 平台

2、输入简短的任务需求，进行生成Prompt

起草回复客户投诉的电子邮件并提供解决方案。

Step.2 优化Prompt

1、根据具体要求，优化修改生成后的Prompt

投诉描述需补充对客户情绪的共情表达，让客户感受到被理解；结尾应强化对未来改进的提及，体现投诉的价值；同时通过编号列表和加粗关键信息提升邮件的视觉友好度，让内容更易读易懂。

2、优化后的Prompt内容

你的任务是起草一封回复客户投诉的电子邮件，并提供解决方案。请仔细阅读以下信息，并按照指示撰写邮件。客户投诉内容：
<customer_complaint>
{{CUSTOMER_COMPLAINT}}
</customer_complaint>公司政策：
<company_policy>
{{COMPANY_POLICY}}
</company_policy>在撰写邮件时，请遵循以下指南：
1. 使用诚恳、专业且友好的语气。
2. 以适当的问候语开始邮件，**详细提及客户的投诉内容**，并**补充对客户情绪的共情表达**，让客户切实感受到被理解。
3. 依据公司政策，提供合理、可行的解决方案。如果客户的诉求超出公司政策范围，要委婉说明，并给出替代性的建议。
4. 承诺采取措施避免类似问题再次发生。
5. 感谢客户反馈问题，表达对客户继续支持的期待，同时**强化对未来改进的提及**，体现客户投诉的价值。
6. 确保邮件没有任何拼写或语法错误。
7. **通过编号列表和加粗关键信息提升邮件的视觉友好度**，让内容更易读易懂。请在<email>标签内写下你的邮件。不要包含“主题:”行，因为这将在实际发送时单独添加。

Step.3 调试验证

1、验证Prompt，选择合适的调优模式（个人推荐使用评分模式，更加精准适合个人标准）

• 评分模式（精准量化、标准明确）：基于1-5分对回答评分，模型将根据你的评分结果建立量化的优化标准。聚焦低分样本的共性缺陷反向修正Prompt，实现精准优化
• GSB 比较模式：（直觉判断、轻松反馈）：对比A、B两种回答，判断"G更好/S等同/B更差"。模型将根据你的定性反馈，逐步对齐你的隐形偏好标准来优化 Prompt

2、Prompt调试-填写变量（AI生成变量内容开启联网生成更加方便，内容更加合理）

3、模型选择（推荐使用doubao-seed-1.6-thinking-250615）

• doubao-seed-1.6-thinking-250615 ：适合复杂文本分析（如学术 / 专业场景），但处理速度稍慢
• doubao-seed-1.6-flash-250615 ：适合解决简单、时效性强的文本任务（如客服快答），但推理深度有限

前者重"思考深度"，后者求"响应速度"

• Thinking（深度思考）：建议开启

• Temperature（控制模型回答的随机性）：控制生成随机性，值越高越有创意，越低越保守准确

• Top P（控制模型选答案的范围）：限定选词概率范围，值越高回答越丰富灵活，越低越聚焦简洁

4、保存生成模型回答进行测试调试

• 我们发现模型的回答会出现加粗无法转换文字加粗问题，此时需要对Prompt进行优化增加限制：标签内写邮件内容

• 优化Prompt

• 重新生成模型回答调试（经过不断的调试优化得到如下最终版本）

你的任务是起草一封简短高效的回复客户投诉的电子邮件并提供解决方案。请仔细阅读以下信息，并按照指示撰写邮件。
客户投诉内容如下：
<customer_complaint>
{{CUSTOMER_COMPLAINT}}
</customer_complaint>
公司名称和日期分别为：
<company_name>
{{COMPANY_NAME}}
</company_name>
<date>
{{DATE}}
</date>
公司政策如下：
<company_policy>
{{COMPANY_POLICY}}
</company_policy>
联系电话如下：
<contact_phone>
{{CONTACT_PHONE}}
</contact_phone>
在撰写邮件时，请遵循以下指南：
1. 邮件开头用适当问候语，简要提及客户投诉内容，表达共情并明确道歉，同时提供公司名称和日期。
2. 按公司政策提供合理方案，若客户诉求超范围则委婉说明并给出替代建议。
3. 承诺避免类似问题再发生，感谢客户反馈，期待其继续支持，强调未来改进，并提供联系电话，方便客户后续沟通。
语言要平实真诚，逻辑清晰，避免堆砌冗余内容。确保无拼写和语法错误。
请在<email>标签内写下你的邮件。不要包含"主题:"行，

Step.4 批量测评

1、批量评测

2、评测数据集添加

• AI生成变量（AI一键生成50条变量数据集）

• 此处也可以通过下载官方提供的样例文件，可以自己上传文件

3、AI一键生成模型回答

4、数据集进行评分（可以采用系统默认评分方式，也可以采用自定义评分方式）

5、数据集回答进行改写优化生成理想回答（改写理想回答后，再次生成模型回答PromptPilot平台会按照理想回答进行改写）

Step.5 智能优化

1、智能优化

• 效果与成本配置

• 开始智能优化（大约10~30分钟，根据数据量不同时间不同）

2、智能优化完成

3、查看智能优化报告（此处可以看到详细的智能优化报告，会对你的Prompt进行优化处理）

• 此处获取到的优化Prompt可以应用于公司以及个人开发是智能体场景直接使用

你的任务是起草一封简短高效的回复客户投诉的电子邮件并提供解决方案。请仔细阅读以下信息，并按照指示撰写邮件。
客户投诉内容如下：
<customer_complaint>
{{CUSTOMER_COMPLAINT}}
</customer_complaint>
公司名称和日期分别为：
<company_name>
{{COMPANY_NAME}}
</company_name>
<date>
{{DATE}}
</date>
公司政策如下：
<company_policy>
{{COMPANY_POLICY}}
</company_policy>
联系电话如下：
<contact_phone>
{{CONTACT_PHONE}}
</contact_phone>
在撰写邮件时，请遵循以下指南：
1. 邮件开头用适当问候语，简要提及客户投诉内容，表达共情并明确道歉，同时提供公司名称和日期。
2. 按公司政策提供合理方案，若客户诉求超范围则委婉说明并给出替代建议。
3. 承诺避免类似问题再发生，感谢客户反馈，期待其继续支持，强调未来改进，并提供联系电话，方便客户后续沟通。
语言要平实真诚，逻辑清晰，避免堆砌冗余内容。确保无拼写和语法错误。
请在<email>标签内写下你的邮件。不要包含"主题:"行，

视觉理解 Solution

火山引擎 PromptPilot 视觉理解 Solution，融合前沿视觉算法与豆包大模型 1.6 强化能力，通过简单交互即可精准解析图像/视频内容，覆盖智能安防异常监测、工业质检缺陷识别、电商商品信息提取等场景，支持上传素材描述需求后快速输出直观结果或部署方案，助力企业高效处理视觉数据难题

视觉理解–停车场图片识别

1、上传停车场图片并输入描述内容

2、等待模型加载回答分析

3、完成图片理解分析

4、部署（完成部署后，可批量处理同类图片理解任务）

5、可以通过API调用代码

PromptPilot 介绍

PromptPilot 专注于解决用户与大语言模型之间的交互难题，通过深度解析用户意图并自动构建最优指令路径，将用户模糊的想法系统性地转化为 AI 能够精准执行的专业指令，确保模型稳定地输出高质量结果

✅文本理解：支持将简短任务描述拓展为完整初始 Prompt，可输入含文本变量的 Prompt 完成单轮任务，提供评分模式和 GSB 比较模式，支持知识库、工具调用及智能精调优化回答

✅视觉理解：针对含图片信息的任务，支持输入含文本 / 图像变量的 Prompt 完成单轮问答，依托大模型自动探索多步骤解决方案并支持代码部署，但仅支持评分模式，暂不支持知识库、工具调用及精调功能

✅多轮对话：适用于多轮交互场景，用户通过设置系统 Prompt 和输入内容，与模型开展多轮交流，支持 GSB 比较模式辅助 Prompt 优化，但不支持 AI 生成变量、知识库、工具调用及精调

总结

PromptPilot 深度依托豆包大模型 1.6 中 Thinking 版的逻辑强化、Flash 版的极速响应、Embedding 版的全模态优势等多版本能力，构建起生成、优化、调试、测评、智能优化的完整闭环流程，通过互动式引导精准捕捉用户真实需求，将模糊的业务指令转化为适配模型的精准提示词，客户投诉邮件回复文本场景中，生成共情且专业的解决方案邮件；停车场图片识别视觉场景下，高效解析图像内容并输出直观结果，借助批量测评与持续迭代优化，不断沉淀业务数据，大幅提升大模型应用的效果与效率，助力开发者与企业提效赋能。