生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践

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在互联网流量竞争白热化的时代，A/B实验已成为产品迭代的标准决策工具。当实验数量从数十增长到数百甚至数千数万时，传统的人工巡检模式遭遇瓶颈：需要专业的同学每日投入4-6小时逐个检视实验数据，判断其上线或下线；即使如此，由于时间压力和注意力限制，误判率依然居高不下。