A/B Split Testing

工作流名称

A/B Split Testing

主要功能和亮点

该工作流主要实现了基于会话的A/B拆分测试，用以随机分配不同的提示语（baseline和alternative）给用户聊天会话，从而有效评估不同语言模型提示的表现差异。通过集成Supabase数据库记录会话及分配路径，并结合OpenAI GPT-4o-mini模型，支持对话记忆的持久化管理，保证同一会话内提示的一致性，提升测试的科学性和准确性。

解决的核心问题

在大语言模型（LLM）应用中，如何科学地比较不同提示语对模型响应效果的影响，是优化对话体验和模型调优的关键。该工作流通过自动分配和管理测试路径，实现了持续的、动态的拆分测试，避免了手动干预和数据混乱的问题，大幅提升了测试效率和数据可靠性。

应用场景

• 需要评估不同提示语对话效果的AI产品研发团队
• 优化聊天机器人对话策略的运营人员
• 进行多版本提示语效果验证的市场和用户研究
• 教育、客服、内容生成等多领域的语言模型应用测试

主要流程步骤

1. 接收聊天消息：通过LangChain的chatTrigger节点捕获用户输入。
2. 定义测试提示值：设定baseline和alternative两组提示语。
3. 检查会话状态：利用Supabase查询当前会话是否已有分配。
4. 会话路径分配：对于新会话，随机分配显示baseline或alternative提示。
5. 选择正确的提示语：根据会话分配结果确定使用的提示。
6. 调用OpenAI模型生成回答：使用GPT-4o-mini模型输出聊天内容。
7. 持久化聊天记忆：将会话历史存储至Postgres数据库，保证上下文连贯。
8. 返回结果给用户：完成一次基于拆分测试的对话交互。

涉及的系统或服务

• Supabase：用于存储和管理拆分测试会话数据。
• OpenAI GPT-4o-mini：作为语言模型生成对话回复。
• PostgreSQL：持久化存储对话历史，实现上下文记忆。
• n8n LangChain节点：实现聊天消息触发和AI代理调用。

适用人群或使用价值

该工作流适合AI产品经理、数据科学家、对话系统研发人员及运营团队，帮助他们科学、系统地进行语言模型提示语拆分测试，快速验证不同提示策略的实际效果，优化用户交互体验，提升产品智能化水平。对于希望在生产环境中进行多版本测试和效果评估的用户，提供了一套可复制、易扩展的自动化解决方案。