在 Google Cloud 上探索 Vertex AI 的 Prompt Engineering 能力，并将其应用于 Gemini 模型进行 GenAI 应用开发，是我近期技术学习的一个重要里程碑。 我成功完成了“Vertex AI 中的 Prompt 设计”技能徽章及挑战实验室，深入了解了提示工程的机制和实际 GenAI 应用开发，这不仅仅是一次指导性的实验，更是一次独立的挑战，要求我应用所学技能，在没有逐步指导的情况下，使用 Generative AI 解决实际问题。
1. Vertex AI Studio 中的 Prompt Engineering：结构化提示的艺术
Prompt Engineering 是与大型语言模型（LLM）交互的核心。在 Vertex AI Studio 中，我学习了如何设计结构化和上下文提示，以便 Gemini 模型能够生成相关且高质量的内容。这不仅仅是简单的文本输入，而是需要深入理解模型的工作原理，并设计出能够引导模型朝着期望方向输出的指令。
具体的实践包括：
- 结构化提示设计：这意味着要明确提示的各个组成部分，例如目标、上下文、约束条件和期望输出格式。例如，如果我希望 Gemini 生成一篇关于“可持续能源”的文章，提示可能需要包括“撰写一篇关于可持续能源的科普文章，面向普通大众，篇幅控制在 500 字以内，重点介绍太阳能、风能和水力发电的优势和劣势”。
- 上下文提示：提供足够的背景信息，使模型能够更好地理解用户的意图。例如，如果用户询问“如何解决气候变化问题？”，可以先提供一些关于当前气候变化现状的数据和信息，然后再提出问题，这样可以帮助模型更好地理解问题的背景，从而生成更具针对性的回答。
- Prompt 模板的使用：通过使用带有变量和指令的提示模板，可以动态地根据用户输入调整响应。例如，一个用于产品描述生成的模板可能包含产品名称、产品特点和产品价格等变量，用户只需要输入这些变量的值，就可以自动生成一段高质量的产品描述。
在实际应用中，精心设计的 Prompt Engineering 可以显著提高模型的输出质量。例如，在内容创作领域，一个好的提示可以使 Gemini 生成更具创意和吸引力的文章、博客文章或社交媒体帖子。在客户服务领域，一个好的提示可以使 Gemini 更好地理解客户的问题，并提供更准确和有用的解决方案。
2. Gemini 的多模态输入：文本与图像的融合
Gemini 的一个强大之处在于其 Multimodal AI （多模态人工智能）能力，它能够理解和处理多种类型的数据，包括文本和图像。我学习了如何开发结合文本和图像输入的提示，以提取语义理解并生成描述性响应。
例如，我构建了一个图像识别应用程序，用于分析产品视觉效果并自动生成上下文相关的标语。具体流程如下：
- 图像输入：将产品图像输入到模型中。
- 特征提取：模型使用其视觉理解能力提取图像的关键特征，例如颜色、形状、材质和整体风格。
- 文本提示：结合文本提示，例如“用一句话描述这款产品的特点和优势”，将图像特征与文本提示相结合，形成一个多模态的输入。
- 标语生成：Gemini 模型根据图像特征和文本提示生成描述性的标语。例如，如果图像是一双运动鞋，模型可能会生成“轻盈舒适，助你跑得更快！”或“时尚潮流，引领运动新风尚！”。
这种 Multimodal AI 的应用场景非常广泛。例如，在医疗领域，可以将医学图像（例如 X 光片或 CT 扫描）与患者病历信息相结合，帮助医生更准确地诊断疾病。在零售领域，可以将产品图像与产品描述相结合，帮助消费者更好地了解产品的功能和特点。
3. Python Integration with Google GenAI SDK：解锁 GenAI 的无限可能
PythonSDK 的集成使得与 Google GenAI 模型的交互变得更加灵活和强大。我学习了如何安装和配置 google-generativeai SDK，以便将 Python 应用程序与 Vertex AI 连接。
具体的实践包括：
- 文本和图像提示：使用 SDK 发送文本和图像提示到 Gemini 模型。
- 系统指令：通过 SDK 设置系统指令，以控制模型的行为。例如，可以设置模型的风格、语气和知识范围。
- 参数调整：使用 SDK 调整模型的参数，例如温度（
temperature）、top-k 和 top-p，以控制模型输出的多样性和创造性。 - 安全过滤器：使用 SDK 启用安全过滤器，以过滤掉不安全或不适当的内容。
- Token 计数和上下文缓存：使用 SDK 进行 Token 计数，以了解提示的长度和成本，并使用上下文缓存来提高效率。
- 多轮对话和记忆保持：使用 SDK 构建多轮对话系统，并保持对话的上下文信息，使模型能够更好地理解用户的意图。
- Function Calling 和工具使用：通过 Function Calling (函数调用) ，模型可以调用外部工具或 API，以执行更复杂的任务。例如，模型可以调用一个天气 API 来获取当前的天气信息，或者调用一个日历 API 来安排会议。
- 批量预测和流式响应：使用 SDK 进行批量预测，以一次性处理多个提示，并使用流式响应来实时接收模型的输出。
通过 PythonSDK，我可以将 GenAI 模型集成到各种应用程序中，从而实现更高级的功能和更强大的性能。例如，我可以构建一个自动化的内容创作工具，一个智能的客户服务机器人，或一个个性化的推荐系统。
4. Generative AI 在现实世界中的应用：营销助手和风险评估代理
我模拟了一个 Generative AI 在现实世界中的用例，包括：
- 营销助手：我使用 Gemini 自动生成多样化的产品标语，并根据关键属性创建结构化的产品描述。例如，对于一款新型的智能手表，模型可以自动生成“健康监测，智能互联，尽在掌握！”或“时尚外观，强大功能，引领智能生活！”等标语，并根据手表的屏幕尺寸、电池续航时间、健康监测功能等关键属性生成详细的产品描述。
- 风险评估代理：我使用 Vertex AI 的 Prompt Studio 模拟了一个保险领域的风险评估代理。通过向模型提供客户的个人信息、财务状况和保险需求，模型可以评估客户的风险等级，并推荐合适的保险产品。
这些应用场景展示了 Generative AI 在不同领域的巨大潜力。在营销领域，它可以帮助企业提高品牌知名度，增加销售额。在金融领域，它可以帮助银行和保险公司降低风险，提高效率。
5. Vertex AI Studio 和 Workbench：低代码与代码的完美结合
Vertex AI Studio 提供了低代码功能，允许我通过 UI 快速实验提示想法。我可以轻松地创建、修改和测试提示，而无需编写任何代码。
同时，我还可以将提示逻辑导出到 Jupyter Notebook 中，以便使用 Python 进行进一步的迭代。这使得我可以在低代码和代码之间自由切换，从而更好地满足我的需求。
Workbench Notebook 允许我调试和优化代码，使用自定义提示和参数调整。这使得我可以更精确地控制模型的行为，并获得更好的结果。
Vertex AI Studio 和 Workbench 的结合提供了一个强大的开发环境，可以帮助我更快地构建和部署 GenAI 应用程序。
6. 挑战实验室：独立解决实际问题
在最后的挑战实验室中，我将以上所有技能应用到实际问题中，没有指导步骤。
我成功地：
- 连接了 SDK。
- 修改和测试了提示逻辑。
- 修复了运行时和逻辑错误。
- 在时限内成功执行了多模态提示用例。
- 通过满足所有成功标准获得了满分。
这个挑战实验室是一个宝贵的经验，它让我有机会将所学知识应用到实际问题中，并锻炼了我的问题解决能力。
7. 总结与展望：GenAI 的未来
总而言之，这次 Google Cloud Vertex AI 和 Gemini 的学习经历，让我对 Prompt Engineering 和 GenAI 应用开发有了更深入的理解。我不仅掌握了关键的技术技能，还体验了解决实际问题的乐趣。
这次学习经历对于任何从事 GenAI 产品开发、基于 ML 的内容生成或企业 AI 解决方案的人来说都非常有价值。LangChain 等工具的出现，进一步降低了 GenAI 应用开发的门槛，使得更多的人可以参与到这场技术革命中来。
未来，我将继续深入学习 GenAI 相关知识，并将其应用于实际项目中，为社会创造更大的价值。我相信，随着技术的不断发展，Generative AI 将在各个领域发挥越来越重要的作用，并为我们的生活带来更多的便利和惊喜。