提示工程策略對於取得預期輸出內容和提升模型效能至關重要。本頁面概要說明與生成式 AI 模型 (特別是 Gemini) 互動時，可採用的重要提示策略。
如要進一步瞭解提示策略，請參閱 Google Cloud 說明文件中的「提示策略總覽」。
提示設計基礎概念
提示是生成式 AI 模型的主要輸入內容，可指示模型產生特定輸出內容。提示的範圍很廣，從單一查詢到複雜的多部分指令都有，可納入背景資訊、範例和特定輸出格式要求。
以下是撰寫有效提示的重點考量：
- 提供清楚明確的指示：設計提示時，請務必清楚明確地說明您希望模型執行的工作。模糊不清的提示可能會導致模型產生非預期且不相關的輸出內容。舉例來說，與其要求「寫一首詩」，不如使用更具體的提示，例如「請以羅伯特·佛洛斯特的風格，寫一首關於大自然之美的短詩」。此外，提供脈絡資料有助於模型瞭解預期任務，並生成相關回覆。
- 將複雜工作拆解成多項獨立提示：對於複雜工作，將提示拆解成多項獨立提示通常很有幫助。這項策略可讓模型一次專注於一個層面，進而產生更準確且連貫的結果。舉例來說，如果要模型撰寫故事，可以將提示分成角色、場景、情節和對白，分別生成。
- 根據結果反覆實驗：提示設計通常是反覆的過程。您可以嘗試不同的做法、措辭和參數，找出最符合需求的結果。這個過程包括嘗試不同長度的提示、改寫指令，或是調整模型的溫度設定 (控制輸出內容的隨機程度)。溫度值越高，生成的回覆就越有創意且無法預測；溫度值越低，生成的回覆就越精確且更具確定性。
核心提示技巧
您可以運用多種技巧來調整提示，讓生成式 AI 模型產生預期行為。
下表列出生成式 AI 模型的重要提示方法：
| 提示方法 | 說明 | 提示範例 |
|---|---|---|
| 零樣本提示 | 直接查詢模型，不必提供具體範例，而是依賴模型預先訓練的知識和泛化能力。使用多樣化且全面的訓練資料，效果更佳。 | Translate "Hello, how are you?" into French. |
| 少量樣本提示 | 在提示中提供幾個範例，引導模型輸出結果，展現預期格式或模式，以提高準確度。 | Translate the following sentences into Spanish: "My name is Alice." = "Me llamo Alice." / "I like to read." = "Me gusta leer." / "Where is the library?" = |
| 角色提示 | 為模型指派特定角色 (例如「實用助理」或「專業編輯」)，藉此影響語氣、風格和內容，讓輸出結果符合該角色。 | You are a seasoned journalist. Write a brief news report on the latest advancements in renewable energy. |
| 指令提示 | 使用簡潔明確的語言清楚說明預期工作或動作，並指定輸出要求、限制和格式需求。 | Summarize the following text into a three-sentence paragraph, focusing on the key arguments and conclusions: ... |
進階提示策略
除了核心技術，您還可以運用更進階的策略，進一步改善輸出內容：
- 思維鏈提示：在提示中提供一系列中間推論步驟，鼓勵模型逐步思考。這項策略有助於處理需要邏輯推理或解決問題的任務。舉例來說，如果要求模型解答數學文字題，請提供一系列提示，引導模型逐步解決問題。
- 建立基準：提供外部資訊或知識給模型，提升模型理解和生成回覆的能力。這個程序可讓模型存取相關文件、資料庫或 API。建立模型基準可提高準確度、真實性，並生成更符合事實的回覆。舉例來說，如果想讓模型回答特定主題的問題，請提供相關的文章或研究論文做為基礎。
- 檢索增強生成 (RAG)：使用模型從知識庫或外部來源擷取相關資訊。然後將這項資訊納入提示，引導系統生成回覆。RAG 適合需要存取大量資訊或知識的工作，例如問答或文件摘要。
重要考量事項
設計結構良好的提示時，請考量下列事項：
- 盡量簡明扼要。雖然詳細提示可能很有幫助，但過長或過於複雜的提示會讓模型感到困惑。
- 瞭解所用模型的具體特徵，以便撰寫有效的提示。
- 請勿依賴模型生成事實資訊。
- 請謹慎使用這項功能解決數學和邏輯問題。