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GPT-5.5 模型评估工作流
Data AnalysisCoze更新于 2026-04-24
使用 GPT-5.5 对指定数据集进行评估，自动生成性能报告，帮助团队快速了解模型表现。
System Prompt
Run model evaluation for {model_name} on {dataset_path} using {metrics} and output a report in {report_format}.变量清单（在目标 AI 工具中填写）
此处仅展示模板里的占位变量，不是在本站输入。请复制 Prompt 后，在 Coze / Dify / ChatGPT 中替换这些变量。
{model_name}要评估的模型名称，例如 GPT-5.5
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{dataset_path}本地或云端数据集路径，包含待评估的数据
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{metrics}评估指标列表，例如 accuracy, precision, recall, f1
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{report_format}报告输出格式，例如 markdown, json, html
填写建议：替换为你的真实业务内容。
快捷变量填充器（可选）
可在浏览器本地填写变量，自动生成可直接运行的 Prompt。
{model_name}要评估的模型名称，例如 GPT-5.5
{dataset_path}本地或云端数据集路径，包含待评估的数据
{metrics}评估指标列表，例如 accuracy, precision, recall, f1
{report_format}报告输出格式，例如 markdown, json, html
生成结果预览
未填: 4
Run model evaluation for {model_name} on {dataset_path} using {metrics} and output a report in {report_format}.通用使用说明
适用场景
需要快速产出 Data Analysis 相关内容，并希望用结构化 Prompt 提升稳定性。
解决问题
减少从零写 Prompt 的时间，降低输出质量不稳定、漏条件、漏格式的问题。
使用步骤
- 点击“复制模板 Prompt”。
- 将 Prompt 粘贴到你的 AI 工具（如 Coze / Dify / ChatGPT）。
- 按上方变量清单替换 {变量名}。
- 运行并根据结果微调约束条件。
不适用场景
需要实时联网数据、外部数据库写入或多工具自动编排时，应使用完整工作流（Agent/Automation）版本。
成功案例
输入:
dataset_path: /data/test_set.csv
输出:
accuracy: 92.3%, precision: 90.1%, recall: 88.7%, f1: 89.4%
边界情况
输入:
dataset_path: /data/nonexistent.csv
修复建议:
确保 dataset_path 指向有效文件并具有读取权限
下一步推荐
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工作流步骤
1. 加载 {dataset_path} 并进行预处理
2. 初始化 {model_name} 并设置推理参数
3. 对数据集进行批量推理，收集预测结果
4. 计算 {metrics} 并生成统计表
5. 按 {report_format} 格式输出评估报告
约束条件
- 数据集行数 > 10,000 时需使用分批推理
- 模型参数 > 10B 时需使用 GPU 加速
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