最佳化提示

本文說明如何使用 Gemini Enterprise Agent Platform 提示最佳化工具，透過改善一組提示的系統指令，自動提升提示成效。

Agent Platform 提示詞最佳化工具可協助您快速大規模改良提示詞，不必手動重寫系統指令或個別提示詞。這項工具非常實用，可讓您在模型之間切換時，重複使用系統指令和提示詞。

您可以透過下列方式最佳化提示：

  • 零樣本最佳化工具 是低延遲的即時最佳化工具，可改良單一提示或系統指令範本。這項工具速度快，除了提供原始提示或系統指令外，不需要額外設定。零樣本最佳化工具與模型無關，可改良大多數Google 模型的提示。此外，這項工具還提供 gemini_nano 模式，可專門最佳化較小模型的提示，例如 Gemini Nano 和 Gemma 3n E4B。
  • 少量樣本最佳化工具是低延遲的即時最佳化工具，可分析模型回覆未達預期的範例，藉此修正系統指令。只要提供具體的提示詞、模型回覆和回覆意見回饋範例，就能有系統地提升提示詞效能。
  • 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，可根據所選目標模型的指定評估指標，評估模型對範例標籤提示的回覆，進而改善提示。這項工具適用於進階最佳化，可讓您設定最佳化參數，並提供幾個標籤範例。此外，以資料為準的最佳化工具支援一般可用的 Gemini 模型 (例如 Gemini Nano 和 Gemma 3n E4B)，以及從 Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden 部署的自訂模型。

使用者可以透過 Google Cloud 控制台或 Vertex AI SDK 使用這些方法。

後續步驟