模型回答有时会有复杂的格式和评分要求。例如，模型回答是 JSON 格式，并且有多个字段，用户希望对不同字段分别定义不同的评分规则，最后再聚合一个总的分数。Prompt 优解支持一种领域特定语言 (DSL) 来满足上述复杂评分需求。目前平台支持多种常见内置的评分函数供使用。
举例：假设参考答案和模型回答均为JSON格式，内容如下，注意下划线中不一样的部分。

• 参考答案：

{
  "核心标签": "电影",
  "主题": "一部融合了未来科技和人类情感的科幻巨作，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档大片"，  
}

• 模型回答：

{
  "核心标签": "电影",
  "主题": "一部融合了未来科技和人类情感，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档科幻大片"
}

这里的回答为JSON格式，有“核心标签”和“主题”两个字段。为了给模型回答的每个字段单独评分，可以使用下面的DSL示例。

# DSL
核心标签：精确匹配
主题：模糊匹配
主题：字数限制：60
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

• 首行必须是“# DSL”。“#”和“DSL”之间为空格。
• 每一行为“字段名称：评分函数名称”的形式。比如“核心标签：精确匹配”。其中中英文冒号“：”都可以接受。
• 特别的，如果所有字段都用相同评分函数评分，可以写“@全部字段：评分函数名称”。
• 特别的，如果模型回答为字符串，没有字段名称，或者不属于平台支持的，可以分字段评分的数据格式（如JSON，XML等）。可以写“@单个字段：评分函数名称”。此时将对*模型回答作为一个整体进行评分*。
• 可选的，用户可以指定各个字段评分的聚合方式，比如“@聚合方式：min”。聚合方式有min（最小值）、max（最大值）、mean（平均数）、median（中位数）、mode（众数）。系统默认为取平均数mean，即每一个字段评分的平均值。
• 用户必须指定答案的数据格式，比如“@格式限制：JSON”。如果模型回答没有通过指定的格式检测，评分会被设为1分。

# DSL
核心标签：精确匹配
@聚合方式：mean
@格式限制：JSON

# DSL
主题：模糊匹配
@聚合方式：mean
@格式限制：JSON

# DSL
主题：字数限制：60
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

# DSL
主题：字数限制：(20, 60)
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

# DSL
核心标签：精确匹配
@聚合方式：min
@格式限制：XML

# DSL
主题：常量等于：喜剧
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

# DSL
主题：常量不等于：科幻
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

# DSL
主题：精确存在于：未来科技和人类情感
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

# DSL
核心标签：精确全包括：电影
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

# DSL
主题：自然语言规则：规则标签1
@聚合方式：min
@格式限制：JSON
<规则标签1>
模型回答主题和参考答案主题意思接近即可得5分，如主题完全不相同，直接为1分。其它情况根据模型回答相关程度给2-4分。
</规则标签1>

目前平台支持的模型回答格式有字符串、JSON、XML三种。以下为三种模型回答格式的示例。

• 字符串示例：
  • 参考答案：

"核心标签：电影，主题：一部融合了未来科技和人类情感的科幻巨作，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档大片"

• 模型答案：

"核心标签：电影，主题：一部融合了未来科技和人类情感，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档科幻大片"

• 评分标准：

# DSL
@单个字段：模糊匹配
@聚合方式：min
@格式限制：字符串

• JSON示例：
  • 参考答案：

{
  "核心标签": "电影",
  "主题": "一部融合了未来科技和人类情感的科幻巨作，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档大片"
}

• 模型答案：

{
  "核心标签": "电影",
  "主题": "一部融合了未来科技和人类情感，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档科幻大片"
}

• 评分标准：

# DSL
核心标签：精确匹配
主题：模糊匹配
主题：字数限制：60
@聚合方式：min
@格式限制：JSON

• XML示例 (不包含根元素的标签对) ：
  • 参考答案：

<核心标签>电影</核心标签>
<主题>一部融合了未来科技和人类情感的科幻巨作，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档大片</主题>

• 模型答案：

<核心标签>电影</核心标签>
<主题>一部融合了未来科技和人类情感，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档科幻大片</主题>

• 评分标准：

# DSL
核心标签：精确匹配
主题：模糊匹配
@聚合方式：min
@格式限制：XML

• XML示例 (包含根元素的严格XML格式) ：
  • 参考答案：

<content>
<核心标签>电影</核心标签>
<主题>一部融合了未来科技和人类情感的科幻巨作，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档大片</主题>
</content>

• 模型答案：

<content>
<核心标签>电影</核心标签>
<主题>一部融合了未来科技和人类情感，充满视觉震撼和深刻反思的暑期档科幻大片</主题>
</content>

• 评分标准：

# DSL

核心标签：精确匹配
主题：模糊匹配
@聚合方式：min
@格式限制：XML：content

# DSL
字段名1：评分函数名
字段名2：评分函数名：评分函数参数
字段名3：Python代码：代码标签1
字段名4：自然语言规则：规则标签1
字段名5：Python代码：代码标签2
字段名6：自然语言规则：规则标签2
@聚合方式：mode
@格式限制：格式名称
<代码标签1>
def compare_function_1(ref_answer, model_answer):
    return 5 if ref_answer == model_answer else 1
</代码标签1>
<规则标签1>
1. 这是一段自然语言评分规则
2. 这段规则可以写多行
</规则标签1>
<代码标签2>
def compare_function_2(model_answer, ref_answer):
    return 5 if int(ref_answer) >= int(model_answer) else 1
</代码标签2>
<规则标签2>
1. 这是另一段自然语言评分规则
2. 这段规则可以写多行
</规则标签2>

• 评分函数所支持的答案格式：字符串（即将答案整体视为一个字符串，不考虑形式上的格式也不考虑字段名），JSON，XML(正式XML格式（有根元素）和多个标签对（无根元素）)，模型答案和参考答案的格式要保持一致，并且模型答案和参考答案都必须包含需要比较的字段。
• 当答案格式为字符串时，只能使用“@单个字段”进行比较，即将回答看作一个整体。
• 必须在评分标准中指定答案的格式，例如“@格式限制： JSON”。如果模型答案没有通过指定的格式检测，评分会被设为1分。
• 可以在评分标准中指定聚合分数的方法，例如“@聚合方式：min”，系统默认取平均值mean。支持聚合方式有min（最小值）、max（最大值）、mean（平均数）、median（中位数）、mode（众数）。
• 如果答案的格式不属于“JSON，XML”，可以将答案的格式指定为字符串。然后使用“自然语言规则”或“Python代码”对回答进行精细的评价。
• 红色高亮内容（首行“# DSL”，以及“@格式限制：格式名称”）为必须输入的内容，绝对不能省略
• 字段名，评分函数名，评分函数参数需要以”：“或”:“分隔，中文/英文冒号均可。
• Python代码对应的代码标签必须以“代码”两字开头，否则无法读取对应代码内容
• 自然语言规则对应的规则标签必须以“规则”两字开头，否则无法读取对应规则内容
• 评分函数、聚合方式必须写在“@格式限制：格式名称”的上侧，代码和规则的内容必须写在“@格式限制：格式名称”的下侧。否则无法读取输入内容
• <代码标签>和</代码标签>，以及<规则标签>和</规则标签>必须成对出现，否则无法读取对应内容