大模型技术正在重塑各行各业，而如何与这些强大的 AI 有效沟通，成为了至关重要的技能。近期，我参与了 Google Cloud 的 GenAI Exchange Program，并完成了“Vertex AI Prompt 设计”课程，旨在掌握与大型语言模型（LLMs）有效交互的艺术。本文将分享我的学习体验，重点探讨 Prompt 设计 的核心概念、实践以及我的一些思考，希望能帮助更多人了解如何更好地驾驭 Prompt 设计，充分发挥大模型的力量。
Prompt 设计：通往高效 AI 交互的钥匙
“Vertex AI Prompt 设计”课程的核心在于强调提问的重要性，也就是 Prompt 设计 的艺术与科学。它颠覆了传统观念，不再仅仅关注模型的底层架构，而是将焦点转移到如何通过精心设计的 Prompt 来引导 LLM 产生高质量、高相关性的结果。一个设计良好的 Prompt，如同给 LLM 提供了一张清晰的地图，指引它找到正确方向。反之，模糊不清的 Prompt 可能会导致 LLM 迷失方向，产生不准确甚至错误的回应。
举例来说，如果你想让 LLM 生成一篇关于气候变化的科普文章，直接输入“写一篇关于气候变化的文章”可能得到泛泛而谈的结果。但如果你使用更具体的 Prompt，例如“撰写一篇面向中学生的、500 字左右的科普文章，重点解释温室效应的原理和影响，并提供三个可行的个人减碳措施”，就能得到更有针对性、更符合需求的内容。
这充分说明了 Prompt 设计 的重要性。它不仅仅是简单地向 AI 提出问题，更是一门需要精心雕琢的艺术，需要我们深入理解 LLM 的工作原理，并掌握各种 Prompt 设计 的技巧。
Prompt 的解剖：结构化思考的重要性
优秀的 Prompt 设计 并非随意为之，而是建立在对 Prompt 结构化理解的基础之上。课程详细讲解了 Prompt 的构成要素，例如指令、上下文、输入数据和输出格式等。通过将 Prompt 拆解为这些基本组成部分，我们可以更清晰地理解每个部分的作用，并有针对性地进行优化。
- 指令（Instruction）：明确告诉 LLM 你希望它做什么。例如，“翻译”、“总结”、“生成”等。指令应该简洁明了，避免使用含糊不清的词语。
- 上下文（Context）：为 LLM 提供必要的背景信息，帮助它更好地理解你的需求。例如，如果你希望 LLM 翻译一篇医学论文，可以提供该论文的领域、关键词等信息。
- 输入数据（Input Data）：提供 LLM 需要处理的数据。例如，一篇文章、一段代码或一张图片。
- 输出格式（Output Format）：明确告诉 LLM 你希望它以何种格式输出结果。例如，JSON、Markdown 或 HTML。
通过合理组织这些要素，我们可以构建出结构清晰、逻辑严谨的 Prompt，从而提高 LLM 的输出质量。例如，我们想让 LLM 从一段文本中提取关键信息，可以这样构建 Prompt：
指令：从以下文本中提取关键信息，并以 JSON 格式输出。
上下文：这段文本描述了一家公司的产品特点。
输入数据：[公司产品描述文本]
输出格式：
{
"产品名称": "[产品名称]",
"主要功能": "[主要功能]",
"目标用户": "[目标用户]",
"竞争优势": "[竞争优势]"
}
通过这样的结构化 Prompt，我们可以清晰地告诉 LLM 我们的需求，并指定输出格式，从而确保 LLM 能够准确、高效地完成任务。
Prompt 工程：零样本、少样本与思维链
课程深入探讨了 Prompt 工程 的各种技巧，例如零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）和思维链（Chain-of-thought） Prompt。这些技巧可以帮助我们更好地引导 LLM，即使在缺乏大量训练数据的情况下，也能获得高质量的结果。
- 零样本 Prompt：直接向 LLM 提出问题，不提供任何示例。这种方法适用于 LLM 已经具备相关知识的场景。例如，我们可以直接询问 LLM “法国的首都是哪里？”。
- 少样本 Prompt：向 LLM 提供少量示例，帮助它理解任务。这种方法适用于 LLM 对任务不太熟悉，但可以通过示例进行学习的场景。例如，我们可以提供几个翻译示例，然后让 LLM 翻译一段新的文本。
- 思维链 Prompt：引导 LLM 逐步推理，将复杂问题分解为多个子问题，并依次解决。这种方法适用于需要逻辑推理的任务。例如，我们可以让 LLM 先分析问题，然后逐步给出解决方案。
例如，如果我们想让 LLM 进行数学推理，可以使用思维链 Prompt：
问题：小明有 5 个苹果，他吃了 2 个，又买了 3 个，现在他有多少个苹果？
思维链：
1. 小明一开始有 5 个苹果。
2. 他吃了 2 个苹果，所以还剩下 5 - 2 = 3 个苹果。
3. 他又买了 3 个苹果，所以现在有 3 + 3 = 6 个苹果。
答案：小明现在有 6 个苹果。
通过这种方式，我们可以引导 LLM 逐步推理，最终得到正确的答案。
根据 OpenAI 发布的论文显示，在复杂的推理任务中，使用思维链 Prompt 可以显著提高 LLM 的准确率，甚至可以超过有监督学习模型的性能。
Vertex AI Studio：Prompt 迭代与优化的利器
Vertex AI Studio 是 Google Cloud 提供的强大的 AI 开发平台，它提供了便捷的 Prompt 迭代和优化工具。通过 Vertex AI Studio，我们可以快速测试不同的 Prompt，并观察 LLM 的输出结果，从而找到最佳的 Prompt 设计方案。
Vertex AI Studio 提供了以下功能：
- Prompt 编辑器：可以方便地编辑 Prompt，并实时查看 LLM 的输出结果。
- 模型选择：可以选择不同的 LLM 模型进行测试，例如 Gemini 和 PaLM。
- 参数调整：可以调整 LLM 的参数，例如温度（Temperature）和 Top-P，从而控制输出结果的随机性和多样性。
- 版本控制：可以保存不同版本的 Prompt，并进行比较。
- 评估指标：可以根据预定义的评估指标，自动评估 Prompt 的性能。
例如，我们可以使用 Vertex AI Studio 测试不同的 Prompt，以找到生成创意文案的最佳 Prompt。我们可以尝试不同的指令、上下文和输出格式，并观察 LLM 的输出结果，最终找到能够生成高质量文案的 Prompt 设计方案。
通过 Vertex AI Studio，我们可以将 Prompt 设计 从一个黑盒操作转变为一个可控、可迭代的过程，从而提高 Prompt 设计 的效率和质量。
安全、伦理与基础：负责任的 AI 应用
Prompt 设计 不仅仅是技术问题，更涉及安全、伦理和社会责任。课程强调，在部署 AI 应用时，必须充分考虑潜在的风险，并采取相应的措施来保障安全和伦理。
- 安全：防止 LLM 生成有害或不准确的信息，例如仇恨言论、虚假新闻或恶意代码。
- 伦理：确保 AI 应用符合伦理规范，例如尊重用户隐私、避免歧视等。
- 基础：确保 LLM 基于可靠的数据来源，并进行充分的验证，以避免产生错误或误导性的信息。
例如，在开发聊天机器人时，我们需要确保它不会泄露用户隐私，不会生成歧视性言论，并且能够提供准确的信息。为了实现这些目标，我们需要精心设计 Prompt，并使用安全过滤机制来防止潜在的风险。
Google AI 发布的 AI 伦理原则强调，AI 应该造福人类，避免造成伤害，并且应该对社会负责。在 Prompt 设计 中，我们需要始终牢记这些原则，并采取相应的措施来确保 AI 应用的安全、伦理和负责任。
Prompt 模板：提高效率与可维护性
课程还介绍了 Prompt 模板的概念，它可以帮助我们提高 Prompt 设计 的效率和可维护性。 Prompt 模板是指预先定义好的 Prompt 结构，其中包含一些占位符，可以根据具体需求进行替换。
例如，我们可以创建一个 Prompt 模板，用于生成产品描述：
指令：撰写一段关于 [产品名称] 的产品描述，重点突出 [主要特点] 和 [目标用户]。
产品名称：[产品名称]
主要特点：[主要特点]
目标用户：[目标用户]
使用这个模板，我们可以快速生成不同产品的描述，只需替换占位符即可。
Prompt 模板可以帮助我们：
- 提高效率：无需每次都从头开始编写 Prompt，只需使用模板并替换占位符即可。
- 提高可维护性：可以统一管理和维护 Prompt 结构，方便修改和更新。
- 提高一致性：可以确保生成的 Prompt 结构一致，从而提高 LLM 的输出质量。
总结与展望：持续学习与实践
“Vertex AI Prompt 设计”课程为我打开了 Prompt 设计 的大门，让我深刻认识到 Prompt 设计 在大模型应用中的重要性。通过学习 Prompt 的结构、 Prompt 工程 的技巧以及 Vertex AI Studio 的使用，我掌握了与 LLM 有效沟通的基本技能。
虽然课程内容扎实，但正如文章开头提到的，我希望课程能鼓励更多互动式输入，而非简单的复制粘贴。手动调整或从头输入能更好地内化良好 Prompt 的结构和流程。
总而言之，“Vertex AI Prompt 设计”课程是一个良好的开端，为我后续的 GenAI 学习之旅奠定了坚实的基础。接下来，我将继续学习“Build Real World AI Applications with Gemini and Imagen”课程，并分享我的学习心得。我坚信，通过持续学习和实践，我们可以更好地驾驭大模型技术，创造更大的价值。掌握了 Prompt 设计，就等于掌握了与未来 AI 世界对话的钥匙。