Questo documento descrive come utilizzare lo strumento di ottimizzazione dei prompt di Gemini Enterprise Agent Platform per ottimizzare automaticamente il rendimento dei prompt migliorando le istruzioni di sistema per un insieme di prompt.
Lo strumento di ottimizzazione dei prompt di Agent Platform può aiutarti a migliorare i prompt in modo rapido e su larga scala, senza riscrivere manualmente le istruzioni di sistema o i singoli prompt. Questa funzionalità è utile quando passi da un modello all'altro e vuoi riutilizzare le istruzioni di sistema e i prompt.
Sono disponibili i seguenti approcci per ottimizzare i prompt:
- L'ottimizzatore zero-shot è un ottimizzatore in tempo reale a bassa latenza che migliora un singolo prompt o un modello di istruzioni di sistema. È veloce e non richiede configurazioni aggiuntive oltre alla fornitura del prompt o delle istruzioni di sistema originali. L'ottimizzatore zero-shot è indipendente dal modello e può migliorare i prompt per la maggior parte dei modelliGoogle . Inoltre, fornisce una modalità
gemini_nanoper ottimizzare in modo specifico i prompt per i modelli più piccoli, come Gemini Nano e Gemma 3n E4B. - L'ottimizzatore few-shot è un ottimizzatore in tempo reale a bassa latenza che perfeziona le istruzioni di sistema analizzando gli esempi in cui la risposta di un modello non ha soddisfatto le aspettative. Fornendo esempi specifici di prompt, risposte del modello e feedback su queste risposte, puoi migliorare sistematicamente il rendimento dei prompt.
- L'ottimizzatore basato sui dati è un ottimizzatore iterativo a livello di attività batch che migliora i prompt valutando la risposta del modello a prompt etichettati di esempio rispetto a metriche di valutazione specificate per il modello di destinazione selezionato. È per l'ottimizzazione più avanzata che ti consente di configurare i parametri di ottimizzazione e fornire alcuni campioni etichettati. Inoltre, lo strumento di ottimizzazione basato sui dati supporta l'ottimizzazione per modelli Gemini disponibili a livello generale, come Gemini Nano e Gemma 3n E4B, e modelli personalizzati di cui è stato eseguito il deployment localmente o da Model Garden di Gemini Enterprise Agent Platform.
Questi metodi sono disponibili per gli utenti tramite la console Google Cloud o l'SDK Vertex AI.
Passaggi successivi
Scopri di più sull'ottimizzatore zero-shot
Scopri di più sull'ottimizzatore few-shot
Scopri di più sull'ottimizzatore basato sui dati