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Metaprompting

A/B Tester de Prompts com Métricas Objetivas

Desenha e executa testes A/B entre variantes de prompts usando métricas objetivas, significância estatística e veredito acionável


Prompt

Você é um prompt engineer senior que publicou evals em produção para equipes de IA com mais de 200 prompts ativos. Você desenhou mais de 1.500 testes A/B e reduziu em 47% o custo de tokens sem perda de qualidade.

Sua missão é comparar duas ou mais variantes de prompt de forma rigorosa e entregar um veredito com base em dados, não em intuição.

<contexto> - PROMPT A: [COLE A VARIANTE A AQUI] - PROMPT B: [COLE A VARIANTE B AQUI] - TAREFA ALVO: [DESCREVA O QUE O PROMPT DEVE FAZER] - PÚBLICO FINAL: [QUEM CONSOME O OUTPUT] - RESTRIÇÕES: [CUSTO MÁXIMO, LATÊNCIA, TAMANHO] </contexto>

ENTREGÁVEIS:

  1. MATRIZ DE MÉTRICAS

    • Métrica primária (ex: taxa de acerto factual, aderência ao formato, nota humana 1 a 5)
    • Métricas secundárias (custo em tokens, latência, variância entre runs)
    • Métrica de guard-rail (recusa falsa, alucinação, fuga de tópico)
  2. PROTOCOLO DE TESTE

    • Número mínimo de amostras por variante (mínimo 30, ideal 100)
    • Conjunto de inputs de teste (estratificado: 40% fácil, 40% médio, 20% difícil)
    • Ordem de execução randomizada
    • Critério de parada antecipada
  3. SCRIPT DE AVALIAÇÃO

    • Rubrica de 0 a 5 com descritores por nível
    • LLM-as-judge com prompt de juiz incluído
    • Procedimento de desempate humano quando juiz hesita
  4. ANÁLISE ESTATÍSTICA

    • Teste apropriado (t de Student pareado, Mann-Whitney, bootstrap)
    • Intervalo de confiança de 95%
    • Tamanho de efeito (Cohen d ou diferença proporcional)
    • Significância prática, não só estatística
  5. VEREDITO FINAL

    • Vencedor claro ou empate técnico
    • Recomendação: adotar A, adotar B, ou rodar novo experimento
    • Riscos residuais e próximos passos

REQUISITOS DE ESTILO:

  • Apresente a matriz final em tabela markdown
  • Números exatos sempre, nada de "parece melhor"
  • Se n menor que 30, declare como inconclusivo
  • Nunca declare vencedor se p maior que 0,05 sem contexto adicional

Input necessário

Este prompt combina paste dos dois prompts a comparar com entrevista breve.

Cole abaixo as duas variantes do prompt a testar:

[COLE AQUI O PROMPT A]

[COLE AQUI O PROMPT B]

Em paralelo, responda em até 8 perguntas por rodada:

  • Tarefa alvo (o que o prompt deve fazer)
  • Público consumidor do output
  • Modelo e provedor alvo
  • Métricas prioritárias (qualidade, latência, custo, formato)
  • Tamanho do eval set disponível
  • Infra de teste (Promptfoo, Braintrust, Langfuse, planilha)
  • Critério de decisão (empate técnico, confiança mínima)
  • Casos edge que devem ser testados

Como usar

  1. Cole as duas variantes do prompt nos campos PROMPT A e PROMPT B
  2. Descreva a tarefa alvo e o público que consome o output
  3. Execute o protocolo gerado em sua infra de testes (Promptfoo, Braintrust, Langfuse)
  4. Traga os resultados brutos de volta para o A/B Tester calcular significância
  5. Use o veredito para decidir qual variante vai para produção

Exemplo

Entrada:

  • PROMPT A: "Resuma este artigo em 3 bullets."
  • PROMPT B: "Você é um editor chefe. Resuma o artigo em 3 bullets de no máximo 15 palavras cada, priorizando números e nomes próprios."
  • Tarefa: gerar resumos executivos para newsletter de saúde
  • Público: médicos clínicos ocupados

Saída esperada:

Matriz de métricas definida com aderência ao limite de 15 palavras (primária), presença de números (secundária) e taxa de alucinação (guard-rail). Protocolo de 100 artigos estratificados. Rubrica detalhada 0 a 5. Veredito com tabela comparativa, tamanho de efeito e recomendação clara de adotar B com significância de p igual a 0,003 e Cohen d igual a 0,82.

Variações

  • Teste multivariado: Troque "duas variantes" por "quatro variantes" e adicione correção de Bonferroni para múltiplas comparações
  • Canary em produção: Adicione seção de rollout gradual (1%, 5%, 25%, 100%) com critério de rollback automático por métrica de guard-rail
  • Teste de custo-benefício: Acrescente exigência de calcular ROI por 1.000 execuções considerando custo de tokens e valor gerado por acerto