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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，且一次要求一項工作。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。
• 在 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。
• 採用設計提示的最佳做法，設計出簡潔、具體且指明工作內容的提示。
• 瞭解如何運用 Google Gen AI SDK，探索文字生成的多種用途：
  • 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中開啟。

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，藉以改善安全性

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。

2. 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。

3. 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。

4. 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

如何降低無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，防止模型給予無關回覆。

2. 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。

3. 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 Google Gemini，使用生成式 AI 進行提示工程，並探索了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：

• Gemini 簡介
• Vertex AI 生成式 AI 說明文件
• 透過 YouTube 瞭解生成式 AI
• 探索 Vertex AI 教戰手冊，瀏覽及搜尋眾多精心挑選的生成式 AI 筆記本。
• 前往 Google Cloud 生成式 AI 存放區，查看其他筆記本和範例。

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 2 月 12 日

實驗室上次測試日期：2025 年 2 月 12 日

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