解读

在大模型落地业务时，提示模板（Prompt Template）的微小改动可能显著影响用户行为（如点击、下单、留资）。面试官想确认候选人能否把“A/B 实验设计”与“统计显著性检验”无缝嵌入 LLMOps 闭环，而不是只停留在离线 BLEU 或 Rouge 层面。国内真实场景里，数据往往伴随流量打散、用户聚类、周末效应、政策热点等噪声，必须给出可工程化的解法。

知识点

1. 随机分桶与样本量：采用“用户级哈希分桶”避免同一用户跨模板污染；用功效分析（power=0.8, α=0.05） 提前算出最小样本量，国内常用日活 5% 作为初始桶。
2. 指标定义：转化率 = 转化事件数 / 曝光次数；必须同口径剔除非目标流量（如爬虫、内部测试号）。
3. 分布与检验：
   • 若桶间样本独立且 np>5、n(1-p)>5，用两样本 Z 检验；
   • 若样本量小或存在零膨胀，用Fisher 精确检验；
   • 若存在用户重复访问，用Delta-method 调整方差或线性混合效应模型（LME）。
4. 多重比较校正：若同时跑>2 组模板，需Bonferroni 或 FDR 校正。
5. 工程链路：埋点 → 实时 Kafka → Flink 计算 → nightly Airflow 任务调用 scipy/statsmodels → 显著性结果写回特征仓库（如 Hive） → 触发LLMOps 自动回滚或灰度放大。

答案

步骤一：实验设计

1. 使用用户 ID 哈希取模分成 A（旧模板）、B（新模板）两组，比例 1:1，桶号写入 Redis 漂移表，防止重启打乱。
2. 通过历史 14 日转化率 π≈2%，期望相对提升 10%（即 0.2 个百分点），功效 80%，显著水平 0.05，算出每组至少 385k 曝光；按日活 2 千万计，约 4 小时可收满样本。

步骤二：数据清洗

1. 剔除内部白名单 IP、爬虫 UA、未触发模型推理的请求。
2. 曝光>转化>回传三段日志用 request_id 串联，确保漏斗口径一致。

步骤三：显著性计算

1. 汇总两组的曝光数 nA、nB 与转化数 xA、xB。
2. 计算合并比例 p̂ = (xA+xB)/(nA+nB)，标准误 SE = √[p̂(1-p̂)(1/nA+1/nB)]。
3. Z 值 = (pB-pA)/SE，*双侧 p-value = 2(1-Φ(|Z|))**。
4. 若 p-value < 0.05，拒绝原假设，认为模板变更统计显著地提升了转化率。

步骤四：业务校验

1. 计算相对提升 Δrel = (pB-pA)/pA 与置信区间；若 Δrel=+12%，95%CI=[+7%,+17%]，则向产品方承诺至少 7% 增益。
2. 同步监控次留、客诉率等护栏指标，防止“转化升、体验降”的指标作弊。

步骤五：LLMOps 闭环
将 p-value、Δrel、CI 写入模型版本元数据；若连续两天 p<0.05 且 Δrel>5%，自动放大至 100% 流量；若 p>0.2 且负向，触发回滚并打标签“Prompt_v3.2.1_rejected”。

拓展思考

1. 序列相关性：国内电商大促期间，用户短时间内多次浏览同类商品，导致曝光-转化不独立。可引入混合效应逻辑回归（MELOGIT），把 user_id 作为随机截距，重新估计 p-value。
2. 长期效应：提示模板可能短期提转化、长期疲劳。建议加7 日滚动 p-value 曲线与CUPED（利用预实验协变量方差缩减） 提高检验灵敏度。
3. 多模板竞优：当同时测试>5 套提示，可用贝叶斯多层模型输出后验优胜概率（P(win))，直接指导** Thompson 采样动态调桶**，实现在线收益最大化。
4. 因果推断：若无法随机分桶（如政策要求只能按地域切换），可改用双重差分（DiD）+ 合成控制，把 p-value 计算建立在反事实预测残差上，满足国内合规审计。