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Prompt Engineering（提示工程）（Google）

·#提示工程#Google Gemini#思維鏈#參數調校
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1. 核心目標

Prompt Engineering 的主要目的在於：

  • 讓 AI 更準確理解你的需求：透過精準、明確的提示（prompts），使 AI 減少「答非所問」或「無效輸出」的機會。
  • 提高 AI 生成內容的品質與效率：好提示能幫助 AI 快速切中要點，節省雙方的溝通成本。

換句話說，我們希望透過精心設計提示，讓 AI 能「聽懂人話」，並且用更高品質的回覆來滿足需求。

2. 把 AI 當成「聰明但死板」的助手

2.1 有話直說，指令放前面

AI 雖然「聰明」，卻相當依賴清晰的指令。如果你需要它做某件事，建議：

  1. 一開頭就直接告訴 AI 你要做什麼
  2. 使用分隔符（或適當的標記）把「指令」與「素材」或「範例」分開

如此一來，AI 能在最短時間內掌握需求的核心。

2.2 要求越具體越好，別怕囉嗦

若你想要特定的寫作風格、長度或語氣，最好在提示中講清楚。例如：

  • 「請用 幽默口吻 寫一段 100 字左右的介紹」
  • 「請輸出成 JSON 格式 並加上欄位名稱」

AI 是照著你給的文字邏輯來思考，所以指令越明確，結果越符合期望。

2.3 少說「不要」，多說「要」

比起「不要這樣」、「不要那樣」，更有效的方式是告訴 AI 正確的做法。因為 AI 可能只能理解「該做什麼」，而非「不該做什麼」。舉例來說：

  • 不要只說：「不要用口語化的方式寫」
  • 應該說：「請用正式且精簡的語氣撰寫文章」

3. 精確用詞，避免模糊

AI 很難理解「短一點」、「簡單點」這類模糊表述。

最好轉化成「30 字以內」或「三段文字」這種可量化的設定，幫助 AI 更精準地抓到重點。

4. 「言傳」不如「身教」

如果只用文字描述需求，AI 可能仍會出現偏差。但若能提供範例，會大幅提升結果的準確度。這種方法也常被稱作：

  • 少樣本（Few-shot）學習：在提示中放幾個範例，告訴 AI 你想要的格式、風格與輸出結果。
  • 完整示範：示範給 AI 「輸入 + 期待的輸出」是什麼樣子，AI 學起來更快、更精準。

5. 從簡單到複雜

設計提示時，往往可以先嘗試零樣本（Zero-shot）的方法，直接告訴 AI 你想做什麼。

如果出來的答案不理想，再改採「少樣本（Few-shot）」的提示方式，提供範例。

若真的有相當複雜的需求，甚至可以考慮進行 微調（Fine-tuning），將特定資料用於訓練模型，讓 AI 更懂你企業或專案的需求。

6. 善用工具和技巧

6.1 用最新的模型

更先進的模型通常具備更高的理解力，能夠處理更複雜的指令並生成更精準或更具創意的內容。

6.2 代碼生成的小竅門

  • 在提示中使用特定的程式語法，或在結尾加入「import」關鍵字，引導 AI 產生程式碼。
  • 若想讓 AI 寫某段 Bash、Python、或其他語言的程式碼，務必明確指出語言並指定函式名稱、參數格式、等等。

6.3 善用溫度（Temperature）與其他參數

  • Temperature：從 0（保守、精確）到 1（創意、多樣），溫度越高，AI 回應越有創造性；越低則越穩定嚴謹。
  • max_tokens：設定輸出字數上限，避免內容過長或風險增加。
  • top_p / top_k：調整 AI 選詞範圍，能控制答案保守或多元。

7. 控制輸出的「幅度」與「邊界」

在提示工程中，這些參數扮演關鍵角色：

  1. Temperature（溫度）：
    • 低溫度（如 0.0～0.2）：AI 較保守、較精準，適用於邏輯推理或事實查詢。
    • 中至高溫度（如 0.7～1）：較具創造性、多元發想，但錯誤率也可能上升。
  2. max_tokens：
    • 設定字數或字元上限，避免產生過長回應，也能控制成本。
  3. stop：
    • 當 AI 生成某些特定關鍵詞時就停止輸出，適合在需要嚴格格式控制或避免機密洩露時使用。
  4. top_p / top_k：
    • top_k：只在最高機率的 k 個字詞中做選擇。
    • top_p：在累計機率達到 p 為止的字詞範圍內選擇。
    • 搭配 temperature，可平衡答案的穩定度與多樣化。

8. 提示工程的藝術

提示工程不只是一串指令而已，它同時包含溝通與創作的藝術。

  1. 高效溝通
    • 清晰：直接告诉 AI 你要什麼。
    • 具體：包含詳細需求、規格、格式。
    • 結構化：用範例、步驟或格式化的方式呈現提示。
  2. 迭代修正
    • 每次看到 AI 的回覆，如果不滿意，就根據結果去微調提示，並觀察成效再進行下一次修正。
  3. 讓 AI 成為得力助手
    • 透過不斷練習提示工程，AI 能更貼近你想要的結果，也就越來越像一位可幫你省力又穩定輸出的好助理，而非一臺需要不斷糾正的「機器」。

結語

Prompt Engineering（提示工程）不僅是與 AI 模型「對話」的橋樑，更是協助我們善用 AI 能力、優化效率、降低錯誤的關鍵。透過明確、完整且結構化的提示，並善用溫度、max_tokens、top_k / top_p 等配置，我們就能為自己打造一位高效而靈活的數位幫手。

若你對 AI 與大模型的未來應用感到好奇，不妨先從提示工程開始嘗試。一旦掌握要領，你會發現許多以前想做但不知從何下手的工作，都能藉由簡單幾句話完成。

補充閱讀：

深度理解：提示词工程：

这篇《深度理解：提示词工程》文章系统性地总结了提示词工程（Prompt Engineering）的核心概念、技术方法与最佳实践，内容详实，适合从入门到进阶的读者。以下是主要内容的总结：

一、提示词工程概述

  • 定义：提示词是与大语言模型（LLM）交互的输入，决定模型输出的质量。
  • 目标：设计高质量提示词，引导模型生成准确、相关的内容。
  • 适用模型：Gemini、GPT、Claude、LLaMA 等。

二、模型输出配置参数

  • 输出长度：控制生成 token 数量，影响响应速度与成本。
  • Temperature：控制输出的随机性，低值更确定，高值更有创造性。
  • Top-K / Top-P：控制采样范围，影响输出的多样性与稳定性。
  • 参数组合建议：
    • 精确任务：temperature = 0
    • 高创造性：temperature = 0.9, top-P = 0.99, top-K = 40
    • 中等创造性：temperature = 0.2, top-P = 0.95, top-K = 30

三、提示技巧（Prompting Techniques）

  1. 零样本提示（Zero-shot）：仅描述任务，无示例。
  2. 单/少样本提示（One/Few-shot）：提供示例帮助模型理解任务。
  3. 系统提示：设定模型行为规则。
  4. 角色提示：赋予模型特定身份与风格。
  5. 上下文提示：提供任务相关背景信息。
  6. 后退提示（Step-back）：先引导模型思考宏观问题，再解决具体问题。
  7. 思维链（Chain of Thought, CoT）：引导模型逐步推理。
  8. 自洽性（Self-consistency）：多次生成推理路径，选出最一致答案。
  9. 思维树（Tree of Thoughts, ToT）：探索多路径推理，适合复杂任务。
  10. ReAct 框架：结合推理与行动，支持外部工具调用。
  11. 自动化提示工程（APE）：用 LLM 自动生成与优化提示。
  12. 代码提示：用于代码生成、调试、文档生成等编程任务。

四、最佳实践

  • 懒惰提示（Lazy Prompting）：先用最简提示测试模型反应，再逐步补充。
  • 清晰简洁：使用动词开头的明确指令。
  • 提供高质量示例：尤其在 few-shot 场景中。
  • 明确输出格式与长度：如 JSON、Markdown、字数限制等。
  • 指令位置：优先放在上下文前或前后重复。
  • 变量模板化：使用占位符提升提示复用性。
  • 记录与迭代：追踪每次实验参数与结果，持续优化。

五、未来趋势与思考

  • 模型能力持续进化，提示工程需不断适应。
  • Claude 等模型展现出跨语言迁移能力，但仍存在幻觉与安全风险。
  • 提示工程的终极目标是构建可持续进化的“心智模型”，实现高效、安全、可控的人机协作。