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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Generative AI Explorer - Vertex AI

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搭配使用生成式 AI 與 Vertex AI:提示設計

实验 45 分钟 universal_currency_alt 免费 show_chart 入门级
info 此实验可能会提供 AI 工具来支持您学习。
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GSP1151

總覽

本實驗室會探討提示工程和設計有效提示的最佳做法,藉此提升 LLM 生成的回覆品質。您會學到如何建立精簡、具體明確的提示,一次要求一項工作。實驗室也會說明進階技巧,像是將生成式工作轉為分類工作,並提供範例來提升回覆品質。詳情請參閱設計提示的官方說明文件

Gemini

Gemini 是由 Google DeepMind 開發的一系列強大生成式 AI 模型,可以解讀及生成文字、程式碼、圖像、音訊和影片等多種形式的內容。

在 Vertex AI 使用 Gemini API

Vertex AI 中的 Gemini API 提供統一的介面,讓開發人員輕鬆與 Gemini 模型互動,將強大的 AI 功能整合至自家應用程式。如要瞭解最新資訊和最新版本的特定功能,請參閱官方的 Gemini 說明文件

Gemini 模型

  • Gemini Pro:適用於下列複雜的推論作業:
    • 分析及總結大量資訊。
    • 進行精細的跨模態 (文字、程式碼、圖像等) 推論。
    • 運用內容豐富的程式碼集有效解決問題。
  • Gemini Flash:速度和效率最優異,具備下列優勢:
    • 回覆時間不到一秒,處理量高。
    • 品質高、費用較為低廉,適合各種工作。
    • 具備經過強化的多模態功能,包括更強大的空間理解能力、新的輸出模態 (文字、音訊、圖像),並能使用原生工具,例如使用 Google 搜尋,以及執行程式碼和第三方函式。

事前準備

開始這個實驗室之前,您應已熟悉下列概念:

  • 基本 Python 程式設計。
  • 一般 API 概念。
  • Vertex AI Workbench 使用 Jupyter 筆記本執行 Python 程式碼。

目標

本實驗室的學習內容包括:

  • 運用 Google Gen AI SDK 開始進行提示工程
  • 採用設計提示詞的最佳做法,設計出簡潔、具體且指明工作內容的提示詞
  • 運用 Google Gen AI SDK 探索文字生成的多種用途,例如:
    • 構思
    • 問題回答
    • 文字分類
    • 文字擷取
    • 文字摘要

設定和需求

瞭解以下事項後,再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時,且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時,顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動,而不是模擬或示範環境。為此,我們會提供新的暫時憑證,供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室,請先確認:

  • 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意事項:請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室,這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突,避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成實驗室活動了!別忘了,活動一旦開始將無法暫停。
注意事項:務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶,可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用,畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目:

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)
  2. 點選「Open Google Cloud console」;如果使用 Chrome 瀏覽器,也能按一下滑鼠右鍵,選取「在無痕視窗中開啟連結」

    接著,實驗室會啟動相關資源,並開啟另一個分頁,顯示「登入」頁面。

    提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意:如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊,請點選「使用其他帳戶」
  3. 如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

    {{{user_0.username | "Username"}}}

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

  4. 點選「下一步」

  5. 複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。

    {{{user_0.password | "Password"}}}

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

  6. 點選「下一步」

    重要事項:請務必使用實驗室提供的憑證,而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意:如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室,可能會產生額外費用。
  7. 按過後續的所有頁面:

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶,請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意:如要使用 Google Cloud 產品和服務,請點選「導覽選單」,或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

工作 1:開啟 Vertex AI Workbench 中的筆記本

  1. 前往 Google Cloud 控制台,依序點按「導覽選單」圖示 >「Vertex AI」>「Workbench」

  2. 找出 執行個體,點按「Open JupyterLab」按鈕。

Workbench 執行個體的 JupyterLab 介面會在新瀏覽器分頁開啟。

注意:如果在 JupyterLab 沒有看見筆記本,請按照以下額外步驟重設執行個體:

1. 關閉 JupyterLab 的瀏覽器分頁,回到 Workbench 首頁。

2. 勾選執行個體名稱旁的核取方塊,然後點按「重設」

3. 「開啟 JupyterLab」按鈕再次啟用後,等待一分鐘,然後點按「開啟 JupyterLab」

工作 2:設定筆記本

  1. 開啟 檔案。

  2. 出現「Select Kernel」對話方塊時,從可用核心清單中選取「Python 3」

  3. 完成筆記本的「Getting Started」和「Import libraries」部分。

    • 「專案 ID」請使用 ,「位置」則請使用
注意事項:您可以略過標有「Colab only」字樣的筆記本儲存格。如果執行筆記本儲存格後出現 429 回應,稍候 1 分鐘再重新執行儲存格,應該就能繼續操作。

點選「Check my progress」確認目標已達成。

安裝套件並匯入程式庫

工作 3:提示工程最佳做法

提示工程的重點就是如何設計提示,以獲得確切且符合需求的回覆。使用「直白」的提示是為了盡可能減少當中無關的資訊,降低 LLM 誤解提示意圖的可能性,以下是設計「直白」提示的指引。

您可以在本節讀到以下最佳做法,瞭解如何設計理想提示:

  • 保持精簡
  • 具體明確
  • 一次要求一項工作
  • 提供範例來提升回覆品質
  • 將生成式工作轉換為分類工作,改善安全性
  1. 詳閱筆記本的「保持精簡」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 保持精簡

  1. 詳閱筆記本的「具體明確」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 具體明確

  1. 詳閱筆記本的「一次要求一項工作」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 一次要求一項工作

  1. 詳閱筆記本的「留意幻覺」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 留意幻覺

工作 4:減少輸出變化

如何降低不相關回覆和幻覺出現的可能性?其中一個方式就是給予 LLM 系統指示。您將在本節瞭解系統指令的運作方式,以及如何使用這類指令,減少旅遊聊天機器人的幻覺及無關答覆。

  1. 詳閱筆記本的「使用系統指令,防止模型給予無關回覆」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 使用系統指令,防止模型回覆不相關的內容

  1. 詳閱筆記本的「將生成式工作轉換為分類工作,減少輸出變化」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 生成式工作會導致較高的輸出變化

  1. 詳閱筆記本的「分類工作可減少輸出變化」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 分類工作可減少輸出變化

工作 5:提供範例來提升回覆品質

另一個提升回覆品質的方式,就是在提示加入範例。LLM 會根據範例的語境脈絡,學習如何回覆。通常一到五個範例 (樣本) 就足以提升回覆品質,提供太多範例會導致模型過度配適,反而降低回覆品質。

範例的品質和分布十分重要,這一點與傳統模型訓練類似。挑選的範例要能代表您需要模型學習的情境,範例分布配置也要和實際分布情況一致,例如分類工作中每個類別有多少範例數。

  1. 詳閱筆記本的「提供範例來提升回覆品質」部分。

點選「Check my progress」,確認目標已達成。 提供範例來提升回覆品質

恭喜!

恭喜!您已在本實驗室學會最佳做法,能有效操作 Gemini,使用生成式 AI 進行提示工程,並瞭解符合最佳做法的應用實例,包括在使用 LLM 生成回覆時,應保持精簡、具體明確並提供範例,以及一次要求一項工作。

後續行動/瞭解詳情

歡迎參考下列資源,進一步瞭解 Gemini:

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法,讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程,並有隨選、線上和虛擬課程等選項,方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期:2025 年 6 月 23 日

實驗室上次測試日期:2025 年 6 月 23 日

Copyright 2025 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標,其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。

上一步 下一步

准备工作

  1. 实验会创建一个 Google Cloud 项目和一些资源,供您使用限定的一段时间
  2. 实验有时间限制,并且没有暂停功能。如果您中途结束实验,则必须重新开始。
  3. 在屏幕左上角,点击开始实验即可开始

此内容目前不可用

一旦可用,我们会通过电子邮件告知您

太好了!

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一次一个实验

确认结束所有现有实验并开始此实验

使用无痕浏览模式运行实验

请使用无痕模式或无痕式浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突,这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。
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