在人工智能 (AI) 飞速发展的时代，与大型语言模型 (LLM) 进行有效沟通的能力不再是一种小众技能，而是一种基本的需求。无论您是构建复杂的聊天机器人、生成创意内容，还是从庞大的数据集中提取见解，输出的质量都与输入的质量成正比。这就是 Prompt Design（提示词设计）发挥作用的地方，尤其是在 Google Cloud 的 Vertex AI 这样强大的平台上。本文将深入探讨 Vertex AI 中的 Prompt Design 的复杂性，探索最佳实践、常见陷阱和高级技术，以帮助您充分释放 AI 模型的潜力。
Prompt Design 在 Vertex AI 中的核心价值
Vertex AI 提供了令人难以置信的预训练和自定义模型，但仅仅将原始文本输入其中并不能保证获得最佳结果。这就像一位拥有最好的食材的熟练厨师：即使是最好的食材也需要精确的准备才能创造杰作。类似地，有效的 Prompt Design 充当 AI 的“食谱”，引导它朝着期望的结果前进。
良好的 Prompt Design 的关键好处包括：
- 提高准确性：提供更精确和相关的响应。
- 减少幻觉：最大限度地减少生成不正确或无意义的信息。
- 增强创造力：引导模型生成更具创新性和多样性的输出。
- 提高效率：更快地获得所需结果，减少迭代周期。
- 更好的控制：引导模型的行为以符合特定要求。
例如，假设您想使用 Vertex AI 创建一个客户服务聊天机器人。如果没有良好的 Prompt Design，机器人可能会给出模糊、不相关的答案，甚至生成虚假信息。但是，通过精心设计的 Prompt，您可以引导模型提供准确、个性化和有用的回复，从而显著提升客户体验。
Vertex AI 中 Prompt Design 的最佳实践
在为 Vertex AI 设计 Prompt 时，请记住以下基本最佳实践：
1. 清晰简洁的 Prompt
避免使用术语和含糊不清的语言。使用简单、直接的语言。模型需要推断的信息越少越好。
- 糟糕的 Prompt：“告诉我关于汽车的事情。”（太模糊）
- 好的 Prompt：“提供电动汽车和汽油动力汽车之间主要区别的简明摘要，重点关注环境影响和运行成本。”
清晰性能够显著提升模型的理解能力。模糊的 Prompt 会导致模型产生各种各样的输出，甚至误解您的意图。例如，如果您想让模型总结一篇关于气候变化的文章，您应该明确说明您希望总结的重点，例如：“总结本文，重点关注气候变化对海平面上升的影响，并提供相关数据支持。”
2. 提供充分的上下文信息
提供的相关上下文越多，模型就越能理解您的意图。如果您询问有关特定文档的信息，请包含相关的代码片段或摘要。
例如，如果您想让模型根据客户的购买历史推荐产品，您需要提供客户的购买历史记录、人口统计信息以及任何其他相关数据。上下文的完备性直接影响模型推荐的准确性和相关性。例如，如果一个客户最近购买了登山鞋和背包，您可以提供这些信息，并要求模型推荐与之相关的其他登山装备，例如登山杖、睡袋或帐篷。
3. 明确所需的输出格式
始终告诉模型您希望如何呈现信息。这对于结构化数据提取或特定内容生成至关重要。
示例：“从以下文本中提取姓名和电子邮件地址，并将它们表示为 JSON 数组。”
指定输出格式可以确保模型以您需要的结构提供信息，从而方便后续处理和分析。例如，如果您需要从大量的客户评论中提取正面和负面评价，您可以要求模型以 CSV 格式输出结果，其中包含评论内容和对应的评价标签。
4. 利用 Few-Shot Learning（示例）
这是最强大的技术之一。通过提供所需输入-输出对的示例，您可以显著提高模型遵循您指令的能力。
示例（情感分析）
- 输入：“这部电影太糟糕了。” 输出：“负面”
- 输入：“客户服务非常好。” 输出：“正面”
- 输入：“我对该产品感觉中立。” 输出：“中立”
- 输入：“新的更新令人沮丧。” 输出：“负面”
Few-Shot Learning 允许您通过少量的示例来教会模型特定的任务，而无需进行大量的训练数据。这种方法特别适用于缺乏大量标注数据的场景。例如，如果您想让模型识别特定领域的技术术语，您可以提供几个术语及其定义的示例，然后让模型根据这些示例识别其他术语。
Prompt Design 的迭代与实验
Prompt Design 是一个迭代的过程。不要期望第一次尝试就能完美。测试不同的措辞，添加或删除上下文，并观察模型的响应。Vertex AI 的 MLOps 功能和实验跟踪功能在这里非常宝贵。
1. 利用温度 (Temperature) 和 Top-P 参数
这些参数控制模型输出的创造性和随机性。
- 温度 (Temperature)：较高的值（例如，0.8–1.0）使输出更具创造性和多样性。较低的值（例如，0.1–0.3）使其更具确定性和重点性。
- Top-P：控制考虑的单词的多样性。较低的 top-p 侧重于更可能的单词。
根据您的特定任务调整这些参数（例如，对于事实提取，降低温度；对于创意写作，提高温度）。
- 事实提取：如果您想从一段文本中提取关键事实，您应该使用较低的温度值，以确保模型提供最准确和可靠的信息。
- 创意写作：如果您想让模型生成一篇创意小说，您应该使用较高的温度值，以鼓励模型探索不同的想法和风格。
高级 Prompt Design 技术
1. 链式思考 Prompting (Chain-of-Thought Prompting)
对于复杂的推理任务，鼓励模型在提供最终答案之前“逐步思考”。这可以通过引导模型完成逻辑过程来显着提高准确性。
示例：“解决以下数学问题。首先，概述你的步骤，然后提供最终答案。”
Chain-of-Thought Prompting 通过将复杂的问题分解为一系列更小的步骤来帮助模型更好地理解和解决问题。例如，如果您想让模型解决一个复杂的物理问题，您可以要求模型首先识别相关的物理定律，然后逐步推导出答案。
2. 负面约束
告诉模型不要做什么。这与告诉它要做什么一样重要。
示例：“总结这篇文章，但不要包含任何日期。”
负面约束可以帮助模型避免生成不相关或不正确的信息。例如，如果您想让模型生成一篇关于某个历史事件的文章，您可以添加负面约束，例如“不要包含任何虚构的情节”或“不要使用任何带有偏见的语言”。
3. 自我纠正 Prompt
如果初始 Prompt 没有产生所需的结果，您可以提示模型“纠正”或“改进”其先前的输出。
示例（在摘要太长之后）：“之前的摘要太冗长。将其进一步浓缩成一个段落。”
自我纠正 Prompt 允许您通过迭代的方式来改进模型的输出。例如，如果您让模型生成一篇技术文档，而您发现其中存在一些错误或不准确之处，您可以提示模型“纠正文档中的错误”或“改进文档的可读性”。
4. 处理歧义和边缘情况
预测数据或用户查询中可能存在的歧义，并设计能够优雅地处理它们的 Prompt，例如通过提出澄清问题。
例如，如果用户输入“苹果”，模型可能会不知道用户是指苹果公司还是水果。在这种情况下，模型可以提出澄清问题，例如“您指的是苹果公司还是水果？”。
5. Prompt 链接/管道 (Prompt Chaining/Pipelines)
对于多步骤任务，请考虑将问题分解为更小、更易于管理的 Prompt。一个 Prompt 的输出可以成为下一个 Prompt 的输入，从而创建一个复杂的 AI 工作流程。
Prompt 链接允许您将多个 Prompt 组合在一起，以解决更复杂的任务。例如，如果您想让模型创建一个完整的营销活动，您可以将任务分解为以下几个步骤：
- Prompt 1：生成一个有吸引力的标题。
- Prompt 2：根据标题生成一段简短的描述。
- Prompt 3：根据描述生成几个相关的关键词。
- Prompt 4：根据标题、描述和关键词生成一篇完整的营销文案。
Vertex AI 中 Prompt Design 的工具与功能
Vertex AI 提供了一个强大的环境来促进有效的 Prompt 工程：
- Generative AI Studio：这是您进行 Prompt 实验的主要场所。它提供了一个直观的界面来测试不同的模型、调整参数并观察输出。
- Model Garden：探索各种基础模型和微调模型，这些模型可能更适合特定任务，从而可能需要不太复杂的 Prompt 工程。
- Vertex AI SDK：用于以编程方式生成 Prompt 并集成到您的应用程序中。
- 评估工具：使用 Vertex AI 的评估功能来定量评估 Prompt 的性能。
结论：掌握与 AI 的对话
Prompt Design 是一门不断发展的迭代艺术，随着 LLM 变得越来越复杂。通过理解清晰沟通的原则、提供上下文以及利用 Vertex AI 中的强大功能，您可以显着提高 AI 应用程序的有效性和可靠性。
有效地与 AI“对话”的能力正迅速成为数字时代的超级技能。开始尝试、迭代和观察，您将很快掌握制作有效 Prompt 的艺术，从而释放 Vertex AI 的真正潜力。