火山引擎产品升级 - 火山引擎在8月13日 FORCE Link AI 创新巡展·青岛站活动中升级提示词工具 PromptPilot 并全面开放 同时 Data Agent 上线一客一策功能 AI 数据湖服务 LAS 上线 AI 算子广场 [1] - 山东大学和青岛港分享了基于豆包大模型和火山引擎数据产品搭建 AI 应用的实践经验 [1] PromptPilot 升级 - PromptPilot 升级后支持任意模型的提示词优化 包括公有云模型 私有化部署模型和自主训练的定制模型 [2][3] - PromptPilot 与火山引擎知识库深度融合 在文本理解任务的生成 调试和批量数据集构建环节中精准调用专业内容 提升模型在垂直领域的理解与输出能力 [3] - PromptPilot 通过自然语言交互理解用户需求 自动提炼评估标准并生成更好的提示词 上线后能采样在线流量 自动抓取分析 badcase 并进行新一轮提示词优化 [2] Data Agent 升级 - Data Agent 上线一客一策功能 该功能是智能营销 Agent 的核心能力 可整合分析客户多维度信息 企业内部知识库和公域联网数据 生成针对性营销方案 [5] - 一客一策支持通过 Data Agent 在全域数据中挖掘需求 依托大模型自主调用工具 并能快速嵌入企业 APP 和流量运营体系等多元场景 [6] - 一客一策推动 MQL 向 SQL 转化效率最高提升达300% 数据利用率从10%提升至95% 单个客户分析耗时从30分钟缩短至2分钟 [6] AI 数据湖服务升级 - AI 数据湖服务上线 AI 算子广场 提供100余种即插即用的标准化算子 集成主流开源算子库 并支持用户封装自定义算子 覆盖文本 图像 音视频等多模态数据处理场景 [7][8] - AI 算子广场将文档解析 OCR 识别 视频合成等复杂 AI 能力封装 用户可通过可视化拖拽快速编排模块化工作流 实现知识资产的自动化流通与增值 [8][9] - 数据处理任务从单一模态转向多模态 数据基础设施价值从支持 BI 迈向支持 AI 火山引擎通过升级多模态数据湖和 Data Agent 帮助企业构建智能化数据体系 [4]

火山引擎产品升级 - 火山引擎升级提示词工具PromptPilot 支持任意模型的提示词优化并全面开放所有用户 [1] - Data Agent上线"一客一策"功能 AI数据湖服务LAS上线"AI算子广场" [1] - 山东大学和青岛港分享基于豆包大模型和火山引擎数据产品搭建AI应用的实践经验 [1] PromptPilot升级详情 - PromptPilot通过自然语言交互理解用户需求 自动提炼评估标准并生成更好的提示词 [2] - 支持采样在线流量 自动抓取分析badcase并自发进行新一轮提示词优化 [2] - 升级后支持全模型兼容和全链路知识库融合 包括任意公有云模型、私有化模型或定制模型 [2][3] - 与火山引擎知识库深度融合 在文本理解任务中精准调用专业内容解决垂直领域专业难题 [3] Data Agent功能增强 - 智能营销Agent推出"一客一策"核心能力 整合分析客户多维信息、企业知识库和公域联网数据 [4] - 通过深度分析与智能推理生成精准用户侧写和针对性营销方案 相当于为每位客户配备虚拟销售 [4] - 支持全域数据挖掘需求 依托大模型自主调用工具 快速嵌入企业APP和流量运营体系等多元场景 [5] - 推动MQL向SQL转化效率最高提升300% 数据利用率从10%提升至95% 单个客户分析耗时从30分钟缩短至2分钟 [5] AI数据湖服务升级 - 多模态数据湖能力升级 AI数据湖服务上线"AI算子广场" 实现对文本、图像、音视频等多模态数据整合管理 [5] - 提供100余种即插即用标准化算子 集成主流开源算子库 支持用户封装自定义算子 [6] - 通过可视化拖拽快速编排模块化工作流 将分散数据转化为知识资产 实现自动化流通与增值 [7]

文 | 锦缎 下面的情景是不是有些似曾相识？ 当满怀期待地给AI大模型下达指令，比如"帮我分析一下这周的股价走势"。 等待数十秒后，得到了一份空洞无物，只有数据罗列的通用模板，令人大失所望。 转念一想，不应该啊，之前看过的短视频里介绍AI都和点石成金一样： 有的人能用AI在朋友圈、小红书和微博上追逐时尚潮流生成爆款文案； 有的人能用AI生成胜过资深程序员编写的高质量代码； 有的人能让AI充当各领域内的行业专家，随随便便来一份分析报告都不在话下； 同样是AI，天差地别的结果。 不同的AI大模型之间能力存在差距，这是事实。 但造成这一差异的更为主要的原因在于，使用AI的方法，也就是提问的方式。 我们注意到，为了降低使用门槛，加速AI大模型应用普及，各大厂也在"提示词工程"上下大心思。 PromptPilot，便是字节系的大模型提示词解决方案平台。 以其为样本，本文将就"提示词工程"与字节系的"提示词工厂"，一探究竟。 01 提示词的演进过程 人与AI沟通的媒介，即为提示词（Prompt）。 有人会问："写Prompt不就是打字提问吗？" 非也，这是一门学问。 这门学问在AI诞生至今的短短几年内，已经经历了从"远古 ...

产品发布 - 火山引擎在2025 FORCE原动力大会上正式发布面向大模型的智能解决方案平台PromptPilot [1] - PromptPilot通过深度解析用户意图并自动构建最优指令路径，将模糊想法转化为AI可执行的精准指令 [1] 行业痛点 - AI大模型时代面临"提问之困"，高质量Prompt撰写过程耗时耗力且对使用者经验要求极高 [2] - 不同模型对相同问题的理解存在差异，高价值问题往往没有标准答案 [2] 核心功能 - 提供覆盖Prompt生成、调试、优化与迭代全生命周期的自动化一站式解决方案 [3] - 通过互动式引导将模糊需求转化为清晰目标，简化"好答案"的定义过程 [3] - 构建闭环优化体系，将Bad Case转化为数据资产实现持续进化 [3] - 模拟人类思考能力实现全自动多轮迭代优化，支持联网AI搜索和自定义知识库 [4] 技术创新 - 突破性支持多轮对话优化，提供GSB比对模式实现跨模型表现横向对比 [5] - 支持图片/视频等多模态场景的Prompt优化，可自动拆解复杂任务为多步方案 [5] - 优化Function Call场景的工具调用指令和描述，提升工具选择准确率 [5] - 通过SDK接口实现线上Case自动监测，形成"监测-纠错-进化"闭环 [6] 市场定位 - 将复杂的提示词工程转化为标准化流程，降低AI大模型使用门槛 [6] - 助力企业和开发者聚焦业务创新，推动AI应用开发进入普及化阶段 [6][7]