随着生成式 AI 的蓬勃发展，与 AI 模型有效沟通的能力日益重要。为了提升我在 Vertex AI 平台上驾驭大型语言模型 (LLM) 的能力，我深入学习了 Google 在 Coursera 上开设的 “Vertex AI 提示词设计” 课程。这篇文章将分享我通过该课程获得的关于 提示词工程 的关键见解和实践技能，希望能帮助更多开发者、数据科学家和 AI 爱好者解锁生成式 AI 的无限潜力。
为什么选择 Vertex AI 提示词设计课程？
在 AI 驱动的时代，掌握与 AI 模型有效沟通的技巧已不再是锦上添花，而是必备技能。一个精心设计的 提示词 与一个平庸的 提示词，往往会导致天壤之别的 AI 输出结果。Vertex AI 作为企业级 AI 应用的领先解决方案，深入理解如何在这一生态系统中优化 提示词，无疑是一项具有战略意义的职业发展举措。
提示词的解剖：打造有效提示词的核心要素
课程让我明白，优秀的 提示词 不仅仅是简单地提出问题，而是要提供清晰的上下文、设定明确的期望，并引导模型朝着期望的结果前进。我学会了如何构建结构化的 提示词，包括以下几个关键要素：
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清晰的指令： 明确地告诉 AI 你希望它做什么。例如，与其简单地说“写一篇关于气候变化的文章”，不如说“撰写一篇 800 字的文章，探讨气候变化对全球粮食生产的影响，重点关注亚洲和非洲，并提出三种可行的应对措施”。
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上下文设置： 提供相关的背景信息。例如，如果你想让 AI 编写一篇关于量子计算的文章，可以提供以下上下文信息：目标读者是技术爱好者，文章应涵盖量子比特、量子纠缠和量子算法等关键概念。
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输出格式： 明确指定你希望的响应结构。例如，你可以要求 AI 以列表、表格或段落的形式呈现结果。如果你需要生成代码，可以指定编程语言（例如 Python、Java）以及代码风格（例如 PEP 8）。
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示例： 使用少量示例 (few-shot learning) 来演示期望的行为。例如，如果你想让 AI 将英语翻译成法语，可以提供几个示例：
- English: Hello, how are you?
- French: Bonjour, comment allez-vous?
- English: Thank you very much.
- French: Merci beaucoup.
理解模型行为：掌握温度、令牌限制与模型特性
该课程的一个重要部分是了解 Vertex AI 中不同的模型如何响应各种 提示词 风格。我发现：
- 温度 (Temperature) 设置： 极大地影响创造力与一致性之间的平衡。较低的温度 (例如 0.2) 会产生更保守、更可预测的结果，而较高的温度 (例如 0.8) 会鼓励模型生成更具创造性、但可能不准确的结果。例如，在撰写技术文档时，建议使用较低的温度以确保准确性；而在进行头脑风暴或生成创意内容时，可以使用较高的温度。
- 令牌 (Token) 限制： 需要战略性地优化 提示词。每个模型都有其输入和输出的令牌限制。如果 提示词 过长，可能会被截断，导致不完整或不准确的结果。因此，需要简洁明了地表达你的需求，并尽可能利用上下文信息来减少 提示词 的长度。
- 模型特定的特性： 可以被利用以获得更好的结果。不同的模型在特定任务上表现出色。例如，PaLM 2 擅长通用任务，Codey 擅长编程辅助，Chirp 擅长语音相关应用。了解每个模型的优势，可以帮助你选择最适合特定任务的模型。
高级提示词技术：解锁 AI 的深层潜力
该课程不仅涵盖了基本的 提示词 编写，还深入探讨了高级策略：
- 思维链 (Chain-of-Thought) 提示： 教导模型展示其推理过程，从而显著提高复杂问题的准确性。这种技术通过引导模型逐步解释其思考过程，使其能够更好地理解问题并生成更可靠的答案。例如，解决数学问题时，可以让模型首先解释问题，然后逐步展示解题步骤，最后给出答案。
- 角色扮演 (Role-Based) 提示： 指示 AI 扮演特定的角色或专业领域，以获得更有针对性的响应。例如，你可以指示 AI 扮演一位资深的市场营销专家，为你的产品撰写一份引人入胜的广告文案。
- 迭代优化： 学习通过对话式互动，在先前输出的基础上进行构建。提示词工程 是一个迭代的过程，需要不断地根据模型的输出结果进行调整和优化。你可以通过对话的方式与模型进行交互，逐步完善你的 提示词，直到获得满意的结果。
Vertex AI 的实践经验：在 Google 的 AI 工作台上实战
该课程的实践部分是其亮点所在。我获得了使用 Vertex AI Studio 的第一手经验。在 Google 的界面中直接操作，我学会了：
- **实时测试和迭代 **提示词： Vertex AI Studio 允许你快速测试和迭代 提示词，并实时查看模型的输出结果。这使得你可以快速发现 提示词 中的问题，并进行相应的调整。
- 比较不同模型的输出： Vertex AI Studio 允许你比较不同模型对同一 提示词 的输出结果。这可以帮助你选择最适合特定任务的模型。
- 调整参数以获得最佳性能： Vertex AI Studio 允许你调整各种模型参数，例如温度和令牌限制，以获得最佳性能。
Model Garden 集成：利用预训练模型的力量
我还学会了利用预训练模型，并了解何时使用：
- PaLM 2： 用于通用任务，例如文本生成、翻译和摘要。
- Codey： 用于编程辅助，例如代码生成、调试和代码审查。
- Chirp： 用于语音相关应用，例如语音识别和语音合成。
生产部署：将 AI 应用于现实世界
该课程涵盖了现实世界的实施，包括：
- API 集成最佳实践： 学习如何将 Vertex AI 模型集成到你的应用程序中，并了解 API 调用的最佳实践。
- 监控和评估指标： 了解如何监控和评估 Vertex AI 模型的性能，并使用相关指标来优化模型的性能。
- 成本优化策略： 学习如何在保证模型性能的同时，最大限度地降低 Vertex AI 的使用成本。
改变我方法的关键要点
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具体性胜过泛泛而谈： 在学习这门课程之前，我经常编写模糊的 提示词，希望 AI 能够理解我想要什么。我了解到，极其具体——即使是冗长的——通常会产生更好的结果。
- 之前： “写关于 AI 伦理的文章”
- 之后： “撰写一篇 500 字的分析，分析 AI 招聘工具中的偏见，重点关注三个具体示例和潜在的缓解策略。使用专业但易于理解的语气，适合人力资源经理。”
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上下文至关重要： 提供相关的上下文信息可以极大地提高输出质量。我现在总是包括：
- 目标受众
- 期望的结果
- 任何约束或要求
- 相关的背景信息
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迭代是必不可少的： 最好的 提示词 很少能一次成型。我学会了将 提示词 开发视为一个迭代过程，根据输出和反馈不断完善。
我对实际应用的期待
这门课程让我看到了许多实际应用：
- 内容创作： 以一致的品牌声音生成营销文案、技术文档和创意内容。
- 数据分析： 使用自然语言查询和分析数据集，使非技术利益相关者更容易获得见解。例如，与其编写复杂的 SQL 查询，你可以使用自然语言告诉 AI：“找出过去一年销售额最高的 10 个产品”。
- 代码生成： 利用 AI 进行调试、代码审查和生成具有适当文档的样板代码。
- 客户支持： 创建智能聊天机器人，可以处理复杂的查询，同时保持品牌一致性。
挑战和局限性
该课程坦诚地谈到了当前的局限性：
- 幻觉风险： 学习验证 AI 生成的内容，因为 AI 模型可能会产生虚假或不准确的信息。
- 偏见考虑： 了解 提示词 如何在不知不觉中引入偏见，并采取措施减轻这些偏见。例如，如果你的 提示词 中包含性别相关的词汇，可能会导致 AI 模型生成带有性别偏见的输出结果。
- 成本管理： 在 提示词 复杂性和 API 成本之间取得平衡。更复杂的 提示词 通常需要更多的计算资源，从而导致更高的 API 成本。
- 安全影响： 保护 提示词 设计中的敏感数据，并防止未经授权的访问。
给未来学习者的建议
根据我的经验，我建议：
- 带着具体的用例而来： 当你可以立即将概念应用于实际问题时，这门课程最有价值。
- 进行广泛的实验： 不要只是跟随课程——尝试变化，看看会发生什么。
- 加入社区： Google 的 AI 社区论坛对于故障排除和分享见解非常有帮助。
- 每天练习提示词工程： 像任何技能一样，这需要通过持续的练习来提高。
我的下一步
完成这门课程为我的工作开辟了新的可能性。我现在：
- 实施 AI 驱动的内容生成工作流程
- 探索结合文本、图像和音频的多模态应用
- 研究针对特定领域的微调机会
- 为开源提示词库做贡献
最后的想法
Google 的 “Vertex AI 提示词设计” 课程超出了我的预期。它不仅仅是学习语法或 API 调用——而是了解如何与 AI 系统有效地沟通以取得显著成果。
对时间的投资（大约 15-20 小时）已经在我的日常工作中得到了回报。无论你是希望提升你目前的角色，还是转型到以 AI 为中心的职责，这门课程都提供了你可以立即使用的实用技能。
随着 AI 越来越融入业务流程，编写有效 提示词 的能力将变得像编写清晰的电子邮件或创建引人入胜的演示文稿一样重要。这门课程为我奠定了基础，并给了我信心在此基础上继续发展。
你是否参加过 Google 的 Vertex AI 课程？我很乐意听到你的经验和任何你发现的其他技巧。与我联系，继续讨论不断发展的 AI 提示词工程 世界。