自 2025 年 4 月 29 日起,Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 1.5 Flash 模型將無法用於先前未使用這些模型的專案,包括新專案。詳情請參閱「
模型版本和生命週期」。
最佳化提示
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
本文說明如何使用 Vertex AI 提示詞最佳化工具,為一組提示詞改善系統指令,自動提升提示詞成效。
Vertex AI 提示最佳化工具可協助您快速大規模改善提示,不必手動重寫系統指令或個別提示。如果您想使用為某個模型編寫的系統指令和提示,搭配其他模型,這項功能就特別實用。
我們提供兩種最佳化提示的方法:
- 零樣本最佳化工具是一種低延遲的即時最佳化工具,可改善單一提示或系統指令範本。速度快,除了提供原始提示或系統指令外,不需要額外設定。
- 以資料為準的最佳化工具是批次工作層級的疊代最佳化工具,可根據您選取目標模型指定的評估指標,評估模型對樣本標記提示的回應,進而改善提示。這項功能適用於進階最佳化作業,可讓您設定最佳化參數,並提供幾個已加上標籤的樣本。
使用者可以透過使用者介面 (UI) 或 Vertex AI SDK 使用這些方法。
支援最佳化的目標模型
零樣本最佳化工具與模型無關,可改良任何 Google 模型的提示。
以資料為準最佳化工具僅支援最佳化正式發布的 Gemini 模型。
後續步驟
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2025-08-19 (世界標準時間)。
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