Prompts optimieren

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Prompt-Optimierer der Gemini Enterprise Agent Platform verwenden, um die Prompt-Leistung automatisch zu optimieren, indem Sie die System anweisungen für eine Reihe von Prompts verbessern.

Mit dem Prompt-Optimierer der Agent Platform können Sie Ihre Prompts schnell und in großem Umfang verbessern, ohne Systemanweisungen oder einzelne Prompts manuell neu zu schreiben. Das ist nützlich, wenn Sie zwischen Modellen wechseln und Systemanweisungen und Prompts wiederverwenden möchten.

Die folgenden Ansätze sind für die Optimierung von Prompts verfügbar:

  • Der Zero-Shot Optimierer ist ein Echtzeit-Optimierer mit niedriger Latenz, der eine einzelne Prompt- oder System anweisungsvorlage verbessert. Er ist schnell und erfordert keine zusätzliche Einrichtung. Sie müssen lediglich den ursprünglichen Prompt oder die ursprüngliche Systemanweisung angeben. Der Zero-Shot-Optimierer ist modellunabhängig und kann Prompts für die meisten Google Modelle verbessern. Außerdem bietet er einen gemini_nano-Modus, um Prompts speziell für kleinere Modelle zu optimieren, wie Gemini Nano und Gemma 3n E4B.
  • Der Few-Shot Optimierer ist ein Echtzeit-Optimierer mit niedriger Latenz, der Systemanweisungen verfeinert, indem er Beispiele analysiert, bei denen die Antwort eines Modells nicht den Erwartungen entsprach. Wenn Sie bestimmte Beispiele für Prompts, Modellantworten und Feedback zu diesen Antworten angeben, können Sie die Prompt-Leistung systematisch verbessern.
  • Der datengesteuerte Optimierer ist ein iterativer Optimierer auf Batch-Aufgabenebene, der Prompts verbessert, indem er die Antwort des Modells auf mit Labels versehene Beispiel-Prompts anhand der angegebenen Bewertungsmetriken für das ausgewählte Zielmodell bewertet. Er ist für eine erweiterte Optimierung gedacht, mit der Sie die Optimierungsparameter konfigurieren und einige mit Labels versehene Beispiele angeben können. Außerdem unterstützt der datengesteuerte Optimierer die Optimierung für allgemein verfügbaren Gemini-Modelle wie Gemini Nano und Gemma 3n E4B, sowie für benutzerdefinierte Modelle, die lokal oder aus dem Model Garden der Gemini Enterprise Agent Platform bereitgestellt werden.

Diese Methoden sind für Nutzer über die Google Cloud Console oder das Vertex AI SDK verfügbar.

Nächste Schritte