What is Seedream 4.0 in prompt engineering?

Seedream 4.0 is a platform for designing, testing, and deploying prompts like software artifacts. It provides versioning, datasets, evaluations, and guardrails to take prompts from prototype to production.

How do I evaluate prompts in Seedream 4.0?

Build a dataset of real queries with references, then run golden-answer checks, rubric-based LLM judges, and pairwise A/B tests. Track metrics like task success, groundedness, latency, and cost.

What are the best practices for Seedream 4.0 prompt templates?

Use a clear system role, structured instructions, curated context, and few-shot examples including edge cases. Prefer JSON output contracts and explicit citation patterns like [DOC:ID].

How can I prevent hallucinations with Seedream 4.0?

Constrain the model to provided context, require citations for claims, and penalize uncited facts in evaluation. Limit context to top-ranked chunks and use groundedness scoring.

Can I use Sider.AI alongside Seedream 4.0?

Yes. Sider.AI can speed up drafting prompts, generating red-team tests, and summarizing logs into eval sets. It’s a helpful companion while Seedream 4.0 handles evaluation and deployment.

راهنمای مهندسی پرامپت Seedream 4.0: از پیش‌نویس‌های اولیه تا پرامپت‌های آماده تولید

ادعای جسورانه: اگر با پرامپت‌ها مانند رشته‌های شکننده رفتار کنید، هوش مصنوعی شکننده‌ای ارائه خواهید کرد. با آن‌ها مانند محصولات رفتار کنید—و با Seedream 4.0 می‌توانید—آنگاه پرامپت‌های شما مانند نرم‌افزار مقیاس‌پذیر، آزمایش و بهبود می‌یابند.

این راهنمای مهندسی پرامپت Seedream 4.0 شما را از نمونه‌های اولیه سریع به سیستم‌های پرامپت درجه تولید هدایت می‌کند. ما نحوه طراحی، آزمایش، ارزیابی و ارائه پرامپت‌ها را با استفاده از گردش کار Seedream 4.0 بررسی می‌کنیم—به‌علاوه الگوهای عملی، استراتژی‌های ارزیابی و حالت‌های شکست که باید مراقب آن‌ها باشید.

برای مفید نگه داشتن مطالب، ما بین استراتژی و چک‌لیست‌های عملی متناوب خواهیم بود. چه در حال ساختن یک عامل داخلی، یک ویژگی مبتنی بر LLM یا یک کمک‌خلبان رو به مشتری باشید، این راهنما به شما کمک می‌کند از «روی لپ‌تاپ من کار می‌کند» به «در تولید عملکرد خوبی دارد» حرکت کنید.

Seedream 4.0 چیست—و چرا برای مهندسی پرامپت مهم است

Seedream 4.0 یک پلتفرم برای ساخت، ارزیابی و استقرار برنامه‌های LLM با تأکید بر مدیریت چرخه عمر پرامپت است: نسخه‌بندی، آزمایش، محافظ‌ها و تله‌متری. از نظر مهندسی پرامپت، Seedream 4.0 را به عنوان CI/CD، تست واحد و پشته تجزیه و تحلیل برای پرامپت‌ها در نظر بگیرید.

طراحی: پرامپت‌های سیستم، پرامپت‌های نقش، ابزارها و حافظه را با متغیرهای ساختاریافته ایجاد کنید.

آزمایش: تست‌های پرامپت چندمتغیره را اجرا کنید، مدل‌ها را عوض کنید و با مجموعه‌داده‌ها محک بزنید.

ارزیابی: از معیارهای خودکار و انسانی استفاده کنید. برای ارتباط، ایمنی، توهم و موفقیت در کار امتیاز دهید.

استقرار: نسخه‌ها را مدیریت، فریز و ترویج کنید؛ رگرسیون‌ها را نظارت و رول‌بک کنید.

با رفتار با پرامپت‌ها به عنوان آثار درجه یک، Seedream 4.0 به تیم‌ها کمک می‌کند تا «غریزه‌های پرامپت» ضمنی را به گردش‌های کاری قابل تکرار تبدیل کنند.

چرخه مهندسی پرامپت با Seedream 4.0

از این حلقه چهار مرحله‌ای برای تکرار از پیش‌نویس تا قابل اعتماد استفاده کنید:

تعریف موفقیت

نتیجه کسب‌وکار: تبدیل‌ها، نرخ حل، زمان تا پیش‌نویس اول

نتیجه مدل: واقعیت، پوشش، تأخیر، هزینه

نتیجه کاربر: رضایت، وضوح، کاهش رفت و برگشت

طراحی پرامپت‌ها به عنوان سیستم

به سیستم، دستورالعمل، متن، مثال‌ها، ابزارها تقسیم کنید.

به جای کدگذاری سخت، از قالب‌بندی و اسلات‌ها استفاده کنید.

ارزیابی با مجموعه‌داده‌ها، نه احساسات

مجموعه‌های ارزیابی ایجاد کنید: پاسخ‌های طلایی، ترجیحات جفتی یا بررسی قوانین.

مثال‌های اولیه در مقابل ترافیک واقعی را پیگیری کنید.

ارسال، مشاهده و پالایش

نسخه‌ها را پشت پرچم‌ها ترویج کنید.

رانش را نظارت کنید، خرابی‌ها را مرتب کنید، آزمایش‌ها را اضافه کنید.

تنظیم Seedream 4.0: مسیر سریع

ایجاد یک پروژه: "Support Drafting Copilot v1.0".

تعریف متغیرها: {{user_query}}، {{product_docs}}، {{policy}}، {{tone}}.

پیوست مدل‌ها: با GPT-4o/Claude 3.5/Sonnet برای کیفیت شروع کنید؛ یک مدل کوچک‌تر را برای تست‌های هزینه نگه دارید.

مجموعه‌داده اولیه: 50–200 پرامپت نماینده با مراجع.

نوشتن یک پرامپت پایه: نقش سیستم واضح + چند شات با مثال‌های ساختاریافته.

system: |
 شما یک کمک‌خلبان پشتیبانی دقیق و دوستانه هستید. همیشه شناسه منبع را ذکر کنید.
 درخواست‌های ناایمن را طبق سیاست رد کنید. پاسخ‌های مختصر با گلوله را ترجیح دهید.
instruction: |
 پیش‌نویس پاسخی به سوال کاربر تهیه کنید. مراجعی مانند [DOC:123] را درج کنید.
 اگر اطلاعاتی کم است، یک سوال روشنگرانه بپرسید، سپس مراحل بعدی را پیشنهاد دهید.
context:
 - product_docs: {{product_docs}}
 - policy: {{policy}}
 - tone: {{tone}}
examples:
 - input: "صورتحساب من برای آگوست دو برابر محاسبه شده است."
 context: "راهنمای صورتحساب v2 [DOC:88-92]"
 output: |
 - عذرخواهی و تایید مشکل
 - توضیح نگهداری مجوز تکراری احتمالی
 - ارائه مراحل و لینک [DOC:90]
 - پیشنهاد افزایش با تیکت

الگوهای طراحی برای پرامپت‌های قوی Seedream 4.0

1) وضوح اول سیستم

تعریف مرزها: کاری که دستیار انجام می‌دهد و هرگز انجام نمی‌دهد.

قالب‌بندی متعارف: گلوله‌ها، طرحواره‌های JSON یا جداول Markdown.

توکن‌های لحن: tone=friendly|formal|succinct به جای نثر توصیفی.

2) داربست‌بندی دستورالعمل

از مراحل شماره‌گذاری شده استفاده کنید: "1) درک، 2) تأیید، 3) پاسخ، 4) استناد."

قوانین امتناع و مسیرهای افزایش را اضافه کنید.

3) متصدی‌گری متن

منابع رتبه‌بندی؛ محدود کردن به قطعات برتر k.

متن را با شناسه‌ها حاشیه‌نویسی کنید تا تشویق به استنادهای مبتنی بر زمین باشد.

4) مثال‌های کم‌شات که تعمیم می‌یابند

موارد حاشیه‌ای را پوشش دهید: ابهام، داده‌های از دست رفته، عبارات خصمانه.

مثال‌های منفی را برای آموزش امتناع‌ها درج کنید.

5) کنترل خروجی با گرامرهای سبک

حالت JSON یا اعتبارسنجی طرحواره را زمانی ترجیح دهید که سیستم‌های پایین‌دستی به ساختار وابسته باشند.

{
 "answer": "string",
 "citations": ["DOC:###"],
 "follow_up": "string|null"
}

6) پرامپت‌های استفاده از ابزار

معناشناسی تماس صریح و معیارهای توقف را ارائه دهید.

مثال‌هایی از زمان تماس در مقابل زمان استدلال را اضافه کنید.

ارزیابی: از پرامپت‌های واحد تا مجموعه‌های رگرسیون

Seedream 4.0 زمانی می‌درخشد که بررسی‌های موردی را به یک مهار ارزیابی قابل تکرار تبدیل کنید.

ارزیابی پاسخ‌های طلایی: خروجی‌های مدل را با شباهت معنایی و بررسی قوانین با مرجع مقایسه کنید.

امتیازدهی با معیار: امتیازهای LLM به عنوان داور برای صحت، ایمنی، سبک و کیفیت استناد.

ترجیح جفتی: انواع پرامپت A/B، برندگان را با رای اکثریت انتخاب کنید.

تست‌های محافظ: پرامپت‌های تیم قرمز برای فرارهای زندان، نشت PII یا نقض سیاست.

تأخیر و هزینه: توکن‌ها و زمان‌های پاسخ را در هر نوع پیگیری کنید.

نمونه معیار (گزیده‌ای از پرامپت LLM-judge):

امتیاز 1-5 را در موارد زیر ثبت کنید:
1) موفقیت در کار: آیا پاسخ درخواست کاربر را حل می‌کند؟
2) مبتنی بر زمین: آیا ادعاها با متن ارائه شده با استنادها مطابقت دارند؟
3) اجتناب از آسیب: آیا از سیاست پیروی می‌کند و از محتوای ناایمن اجتناب می‌کند؟
4) وضوح و قالب: آیا خروجی مختصر و به درستی ساختار یافته است؟
برگرداندن JSON: {"task":#,"grounded":#,"safety":#,"clarity":#,"notes":"..."}

نکته: یک «تالار شرم» از شکست‌ها نگه دارید و آنها را به مجموعه داده ارزیابی خود ارتقا دهید تا رگرسیون‌ها بتوانند بدون توجه تکرار نشوند.

گردش‌های کاری Seedream 4.0 که هر هفته از آنها استفاده خواهید کرد

آزمایش انواع پرامپت A/B

prompt_v1 و prompt_v2 را ایجاد کنید که فقط در عبارات دستورالعمل متفاوت باشند.

روی همان مجموعه داده اجرا کنید؛ از طریق معیار و تأخیر ارزیابی کنید.

برنده را ترویج دهید؛ بازنده را برای یادگیری نگه دارید.

تعویض مدل بدون رانش پرامپت

پرامپت‌ها را ثابت نگه دارید؛ GPT-4o در مقابل Claude Sonnet در مقابل Llama 3.1 70B را آزمایش کنید.

اطمینان حاصل کنید که ارزیابی مستقل از مدل است؛ دلتاهای هزینه توکن‌سازی را یادداشت کنید.

گسترش مجموعه داده از ردیابی‌های تولید

1-5٪ از ترافیک زنده را نمونه‌برداری کنید.

PII را ویرایش کنید؛ رفتار مورد انتظار را حاشیه‌نویسی کنید؛ هفتگی به ارزیابی‌ها اضافه کنید.

تازه‌سازی محافظ

ماهانه فرارهای جدید زندان و موارد حساس به سیاست را بچرخانید.

الگوهای امتناع و کپی افزایش را اعتبارسنجی کنید.

حالت‌های شکست رایج—و رفع با استفاده از Seedream 4.0

استنادهای توهمی

رفع: از شناسه‌های متن استفاده کنید، استنادها را برای حقایق غیر بدیهی الزامی کنید، امتیازدهی را اضافه کنید که ادعاهای بدون استناد را مجازات می‌کند.

امتناع بیش از حد (مدل خیلی زیاد امتناع می‌کند)

رفع: مثال‌هایی از مدیریت ایمن را اضافه کنید؛ دامنه مجاز را روشن کنید.

امتناع کم‌تر (مدل درخواست‌های ناایمن را می‌پذیرد)

رفع: بخش سیاست را تقویت کنید؛ الگوها و آزمایش‌های امتناع صریح را اضافه کنید.

رانش سبک

رفع: توکن‌های لحن را قفل کنید؛ بررسی‌های وضوح/قالب را در معیار اضافه کنید.

افزایش تأخیر

رفع: اندازه متن را محدود کنید؛ بازیابی را بر متن استاتیک بزرگ ترجیح دهید؛ مدل‌های کوچک‌تر را آزمایش کنید.

بلوک‌های ساختمانی: قالب‌های پرامپت که در واقع مقیاس می‌یابند

در زیر قطعه‌های قابل استفاده مجدد وجود دارد که می‌توانید در قالب‌های Seedream 4.0 قرار دهید.

نقش سیستم: کمک‌خلبان پشتیبانی

شما یک کمک‌خلبان پشتیبانی دقیق و دوستانه برای {Product} هستید. شما باید:
- با استفاده از فقط متن ارائه شده پاسخ دهید؛ با [DOC:id] استناد کنید.
- اگر هدف کاربر مبهم است، یک سوال روشنگرانه بپرسید.
- {Policy} را به شدت دنبال کنید. اگر مطمئن نیستید، افزایش دهید.
قالب: خلاصه گلوله، سپس مراحل، سپس استنادها.

قالب امتناع

من نمی‌توانم در این درخواست کمک کنم زیرا {Policy:reason} را نقض می‌کند. 
در اینجا یک جایگزین ایمن وجود دارد: {suggestion}. اگر به کمک بیشتری نیاز دارید، می‌توانم افزایش دهم.

الگوی سوال روشنگرانه

قبل از ادامه، می‌توانید تأیید کنید: {assumption}؟ 
- اگر بله: من {action} خواهم داد. 
- اگر نه: من {alternative} خواهم داد.

قرارداد خروجی JSON

JSON را با کلیدها برگردانید: answer، citations، follow_up.
اگر هیچ منبعی از یک ادعا پشتیبانی نمی‌کند، "unknown" را بیان کنید و زمینه بیشتری را درخواست کنید.

بازیابی و متن: کیفیت بر کمیت برتری دارد

قطعه‌بندی و رتبه‌بندی: از جستجوی معنایی با تقویت تازگی استفاده کنید؛ 3-5 قطعه برتر را ترجیح دهید.

محافظ‌های متن: اسناد حساس (حقوقی، سیاست) را برچسب‌گذاری کنید و بررسی‌های مضاعف را الزامی کنید.

حذف تکراری: از قطعه‌های تکراری جلوگیری کنید؛ افزونگی منجر به حلقه‌های خروجی می‌شود.

نظم انتساب: مدل را آموزش دهید تا به طور مداوم از [DOC:ID] یا تگ‌های منبع درون خطی استفاده کند.

از سندباکس تا استیجینگ: نسخه‌بندی و ترویج

نسخه‌بندی معنایی: v1.3.0 برای تغییرات رفتاری، v1.3.1 برای رفع جزئی.

یادداشت‌های انتشار: مستندسازی کنید که چه چیزی تغییر کرده و چرا (متن پرامپت، ابزارها، متن).

پرچم‌های ویژگی: برای یک گروه کوچک اجرا کنید؛ متریک‌ها را تماشا کنید؛ به تدریج گسترش دهید.

رول‌بک آماده: آخرین نسخه خوب را داغ نگه دارید؛ بررسی‌های رگرسیون را خودکار کنید.

متریک‌هایی که برای مهندسی پرامپت اهمیت دارند

نرخ موفقیت در کار (TSR): درصد اجراهایی که معیارهای پذیرش را برآورده می‌کنند.

امتیاز مبتنی بر زمین: کسری از ادعاهایی که به متن گره خورده‌اند.

حل با اولین پاس (FPR): سهم وظایفی که بدون پیگیری حل می‌شوند.

هزینه تعامل: توکن‌ها × قیمت در هر توکن؛ سقف‌های حاشیه را اضافه کنید.

تأخیر p95: فقط برای میانگین‌ها بهینه‌سازی نکنید.

اینها را به نتایج کسب‌وکار (CSAT، NPS، افزایش تبدیل) متصل کنید تا از نقشه راه خود دفاع کنید.

راهنمای مهندسی پرامپت Seedream 4.0: مثال سرتاسری

بیایید یک سناریوی واقعی را بررسی کنیم: یک دستیار پرسش و پاسخ برای ورود به سیستم برای یک محصول SaaS.

تعریف موفقیت

TSR ≥ 85٪، مبتنی بر زمین ≥ 0.9، تأخیر p95 < 3s، هزینه < 0.01 دلار در هر نوبت.

طراحی پرامپت

system: |
 شما کاربران جدید را وارد سیستم می‌کنید. مختصر و فعال باشید. لینک ارائه دهید.
 فقط از اسناد ارائه شده استفاده کنید. مانند [KB:###] استناد کنید.
instruction: |
 به سوال پاسخ دهید. اگر اطلاعاتی (برنامه/سطح) کم است، یک سوال روشنگرانه بپرسید.
context:
 - kb_articles: {{kb_top5}}
 - plan_matrix: {{plan_matrix}}
 - policy: {{policy}}
examples:
 - input: "چگونه تیمم را دعوت کنم؟"
 output: |
 - مراحل (3 گلوله) با [KB:12]
 - ذکر محدودیت‌های نقش در طرح رایگان [KB:47]
 - بپرسید که آیا از SSO استفاده می‌کنند

ساخت مجموعه داده

120 پرس و جو از رونوشت‌های فروش/پشتیبانی؛ پاسخ‌ها و استنادهای مورد انتظار را اضافه کنید.

ارزیابی انواع

v1 در مقابل v2 با دستورالعمل دقیق‌تر؛ مدل‌ها را عوض کنید؛ TSR و تأخیر را اندازه بگیرید.

استقرار و نظارت

به 10٪ ترافیک بچرخانید؛ هشدارهایی را برای مبتنی بر زمین < 0.85 یا تأخیر p95 > 3s تنظیم کنید.

تکرار

موارد شکست را به مجموعه داده اضافه کنید؛ قطعه‌بندی و لحن را تنظیم کنید؛ ارزیابی‌ها را دوباره اجرا کنید.

همکاری و حکمرانی

صاحبان پرامپت: DRI نام‌گذاری شده در هر خانواده پرامپت.

دروازه‌های تأیید: بررسی‌ها برای پرامپت‌های حساس به سیاست.

گزارش‌های تغییر: تفاوت‌های خودکار برای ممیزی و پس از مرگ.

دسترسی: اصل کمترین امتیاز برای ویرایش در مقابل مشاهده.

امنیت و ایمنی با طراحی

مدیریت PII: ویرایش در گزارش‌ها؛ محدود کردن مجموعه‌داده‌های ارزیابی؛ چرخاندن کلیدها.

مقاومت در برابر سوء استفاده: پرامپت‌های تیم قرمز؛ اعمال محدودیت‌های نرخ؛ تشخیص الگوهای تزریق پرامپت.

کنترل‌های محتوا: فیلترهای مدل لایه + بررسی‌های پس از پردازش.

کتاب بازی هزینه-عملکرد

با یک مدل با کیفیت بالا برای کشف سقف شروع کنید.

طول پرامپت و متن را برای کاهش توکن‌ها به میزان 20-40٪ بهینه‌سازی کنید.

ترکیبی را در نظر بگیرید: با مدل بزرگ‌تر استدلال کنید، با مدل کوچک‌تر پیش‌نویس تهیه کنید.

زیرپاسخ‌های رایج را کش کنید؛ جاسازی‌ها را ذخیره کنید تا از جستجوهای مکرر جلوگیری کنید.

شایان ذکر است: استفاده از Sider.AI در گردش کار پرامپت شما

امتیاز ارتباط: 8/10. اگر تیم شما به سرعت تکرار می‌شود و به آزمایش در IDE نیاز دارد، کمک‌خلبان هوش مصنوعی Sider.AI می‌تواند روز به روز نوشتن و بازسازی پرامپت‌ها را سرعت بخشد. مثلا:

پیش‌نویس پرامپت‌های جایگزین درون خطی، سپس آنها را به قالب‌های آماده Seedream تبدیل کنید.

موارد آزمایشی تیم قرمز و عبارات معیار را تولید کنید.

خلاصه‌سازی ردیابی‌های تولید به موارد ارزیابی نامزد. به هر حال، توانایی Sider.AI برای پنجره‌بندی متن اسناد شما در حین نوشتن به حفظ پرامپت‌ها و سازگاری در سراسر تیم کمک می‌کند.

چک‌لیست عیب‌یابی

خروجی شامل حقایقی است که در متن نیست؟ قانون سیستم را تقویت کنید و مجازات‌های مبتنی بر زمین را اضافه کنید.

مدل همه چیز را رد می‌کند؟ دامنه ایمن را روشن کنید؛ مثال‌های مثبت اضافه کنید.

پاسخ‌ها خیلی طولانی هستند؟ سقف توکن را اعمال کنید و به طور پیش‌فرض گلوله‌ها را فرمت کنید.

JSON ناسازگار؟ از طرحواره + اعتبارسنجی + دوباره تولید در صورت خرابی استفاده کنید.

رگرسیون‌های ناگهانی؟ آخرین نسخه خوب را روی مجموعه داده فعلی دوباره اجرا کنید؛ خروجی‌ها را مقایسه کنید؛ در صورت نیاز رول‌بک کنید.

نکات کلیدی

با پرامپت‌ها مانند محصولات رفتار کنید: نسخه‌بندی، آزمایش، نظارت.

از Seedream 4.0 برای عملیاتی کردن کل چرخه عمر استفاده کنید.

ارزیابی‌های قوی را با پاسخ‌های طلایی و معیارها ایجاد کنید.

با خیال راحت با محافظ‌ها، حکمرانی و راه‌اندازی‌های تدریجی ارسال کنید.

یک حلقه بازخورد از تولید به آزمایش‌ها نگه دارید.

مراحل بعدی

پیش‌نویس پرامپت پایه خود را با قالب‌های بالا تهیه کنید.

یک مجموعه داده ارزیابی 100 موردی را از پرس و جوهای واقعی کاربر جمع آوری کنید.

دو نوع پرامپت را بچرخانید و اولین A/B خود را اجرا کنید.

محافظ‌های اساسی و قالب‌های امتناع را اضافه کنید.

متریک‌های ابزار: TSR، مبتنی بر زمین، تأخیر p95 و هزینه.

با این راهنمای مهندسی پرامپت Seedream 4.0، شما آماده هستید تا از نسخه‌های نمایشی شکننده به ویژگی‌های هوش مصنوعی انعطاف‌پذیر، قابل اندازه‌گیری و آماده حمل و نقل فارغ التحصیل شوید.

سوالات متداول

Q1: Seedream 4.0 در مهندسی پرامپت چیست؟ Seedream 4.0 یک پلتفرم برای طراحی، آزمایش و استقرار پرامپت‌ها مانند مصنوعات نرم‌افزاری است. این نسخه‌بندی، مجموعه‌داده‌ها، ارزیابی‌ها و محافظ‌ها را برای انتقال پرامپت‌ها از نمونه اولیه به تولید فراهم می‌کند.

Q2: چگونه پرامپت‌ها را در Seedream 4.0 ارزیابی کنم؟ یک مجموعه داده از پرس و جوهای واقعی با مراجع ایجاد کنید، سپس بررسی‌های پاسخ طلایی، داوران LLM مبتنی بر معیار و تست‌های A/B جفتی را اجرا کنید. متریک‌هایی مانند موفقیت در کار، مبتنی بر زمین، تأخیر و هزینه را پیگیری کنید.

Q3: بهترین شیوه‌ها برای قالب‌های پرامپت Seedream 4.0 چیست؟ از یک نقش سیستم واضح، دستورالعمل‌های ساختاریافته، متن متصدی شده و مثال‌های کم‌شات از جمله موارد حاشیه‌ای استفاده کنید. قراردادهای خروجی JSON و الگوهای استناد صریح مانند [DOC:ID] را ترجیح دهید.

Q4: چگونه می‌توانم با Seedream 4.0 از توهمات جلوگیری کنم؟ مدل را به متن ارائه شده محدود کنید، استنادها را برای ادعاها الزامی کنید و حقایق بدون استناد را در ارزیابی جریمه کنید. متن را به قطعه‌های با رتبه برتر محدود کنید و از امتیازدهی مبتنی بر زمین استفاده کنید.

Q5: آیا می‌توانم از Sider.AI در کنار Seedream 4.0 استفاده کنم؟ بله. Sider.AI می‌تواند سرعت تهیه پرامپت‌ها، تولید تست‌های تیم قرمز و خلاصه‌سازی گزارش‌ها در مجموعه‌های ارزیابی را افزایش دهد. این یک همراه مفید است در حالی که Seedream 4.0 ارزیابی و استقرار را انجام می‌دهد.