2025 Google Gemini 1.5 Pro 提示工程指南

作者:API传播员 · 2025-09-18 · 阅读时间:7分钟

提示工程是设计有效提示以与大型语言模型(LLM)进行交互的关键技能。通过精心设计提示,可以从模型中引出所需的响应,从而充分利用其功能。本指南将详细介绍如何在 Gemini 1.5 Pro 中进行提示工程,包括定义、示例和最佳实践。


什么是 Google Gemini 1.5?

Google Gemini AI 是一种先进的大型语言模型(LLM),旨在与现有的 AI 助手(如 ChatGPT 和 GPT-4)相媲美甚至超越。尽管目前关于其性能和可用性的具体信息有限,但它在 AI 社区中引发了广泛的关注和期待。


理解 Google Gemini 1.5 的提示

提示是提供给 LLM 的一段文本或指令,用于生成响应。提示可以是简单的问题,也可以是复杂的多步骤任务。提示的质量和结构对模型输出的准确性和相关性有着重要影响。

示例:
“法国的首都是什么?”


快速设计提示的关键要素

设计有效提示是从 Gemini 1.5 Pro 获取准确和相关响应的核心。以下是一些关键的提示设计要点:

1. 明确任务框架

清晰定义希望模型执行的任务,并提供必要的上下文、说明和示例,以帮助模型理解。

示例:
“总结以下关于气候变化的文章中的要点:article-text
以下是一个电子商务平台的客户评论数据集。我们的目标是分析这些评论,找出客户的常见投诉和改进建议。”

2. 提供数据和样本输出

为模型提供相关数据或样本输出可以显著增强其理解能力。数据可以是数据集、文档或图像,而样本输出则可以作为模型生成所需格式的参考。

示例:
“根据提供的客户评论数据集,生成一份分析常见投诉和改进建议的报告。报告应包括以下部分:

  1. 执行摘要
  2. 方法论
  3. 主要发现(包括常见投诉和改进建议)
  4. 建议
  5. 结论”

迭代与精炼

提示工程是一个不断调整和优化的过程。通过多次迭代和评估,可以逐步改进提示,直到获得满意的结果。


高级提示工程技术

随着经验的积累,可以尝试以下高级技术,以进一步提升模型的性能和功能。

1. 少样本学习

通过提供少量输入输出示例,引导模型学习任务模式,从而更高效地处理新输入。

示例:
“以下是一些客户评论和相应的投诉或建议示例:
评论 1:“产品到货时损坏,包装也很差。”
评论 2:“客服没有提供帮助,退货过程非常困难。”
评论 3:“产品描述具有误导性,与实际规格不符。”
基于这些示例,分析以下客户评论并确定投诉或建议。”

2. 思维链提示

将复杂任务分解为一系列步骤,帮助模型以更结构化的方式完成任务。

示例:
“要分析客户评论并确定常见投诉和建议,请按照以下步骤操作:

  1. 阅读每条评论。
  2. 将负面言论视为潜在投诉,积极言论视为建议。
  3. 将类似的投诉和建议归类。
  4. 根据频率或重要性对各类进行排名。
  5. 提供每类的相关统计数据或示例。”

3. 宪法 AI

通过在提示中加入约束和指导原则,确保模型输出符合特定的价值观或目标。

示例:
“在分析客户评论时,请遵守以下原则:

  1. 尊重客户隐私,不包含个人信息。
  2. 保持客观性,避免偏见。
  3. 优先考虑客户满意度,专注于改进建议。
  4. 避免有害或不道德的建议。”

将 Google Gemini 1.5 Pro 与 Anakin AI 集成

Anakin AI 提供全面的 API 服务,使开发者能够将 Gemini 1.5 Pro 的功能无缝集成到应用程序中。

API 集成的优势

  • 提供直观的可视化界面,快速开发适合业务需求的 AI 应用。
  • 支持多个 AI 模型提供商,灵活切换。
  • 提供预打包的基本功能访问。
  • 提供高级功能的 API 访问,保持技术领先。

使用 API 的步骤

  1. 升级计划并检查账户积分

    确保账户余额足够以支持 API 调用。

  2. 测试应用程序

    在集成前测试应用程序的运行情况,确保输出符合预期。

  3. 查看 API 文档并管理访问令牌

    通过 Anakin AI 平台管理 API 访问令牌,并获取相关文档。

  4. 生成 API 访问令牌

    创建新的访问令牌,完成配置后保存并安全存储。


使用 Anakin AI API 创建快速应用程序

快速应用程序 API 可生成高质量文本内容,如博客文章、翻译等。

API 调用示例:

curl --location --request POST https://api.anakin.ai/v1/quickapps/{{appId}}/runs 
--header "Authorization: Bear ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN" 
--header "X-Anakin-API-Version: 2024-05-06" 
--header "Content-Type: application/json" 
--data-raw '{
  "inputs": {
    "Product/Service": "云服务",
    "Features": "可靠性和性能",
    "Advantage": "效率",
    "Framework": "Attention-Interest-Desire-Action"
  },
  "stream": true
}'

使用 Anakin AI API 创建聊天机器人

聊天机器人 API 支持创建自然问答格式的交互式应用。

API 调用示例:

curl --location --request POST https://api.anakin.ai/v1/chatbots/{{appId}}/messages 
--header "Authorization: Bear ANAKINAI_API_ACCESS_TOKEN" 
--header "X-Anakin-API-Version: 2024-05-06" 
--header "Content-Type: application/json" 
--data-raw '{
  "Content": "你叫什么名字?你聪明吗?",
  "stream": true
}'

总结

提示工程是有效利用 Gemini 1.5 Pro 等大型语言模型的关键技能。通过本指南中介绍的技术和实践,您可以设计出高效的提示,充分释放 AI 模型的潜力。此外,借助 Anakin AI 提供的 API 服务,开发者可以轻松将 Gemini 1.5 Pro 的功能集成到应用程序中,实现高度定制化和可扩展性。


常见问题

  1. Google Gemini AI 是否已公开?

    目前,Google Gemini AI 尚未公开发布,仅作为内部研究项目存在。

  2. Gemini 与 ChatGPT 哪个更好?

    两者各有优势,Gemini 擅长长上下文理解和多模态处理,而 ChatGPT 更适合通用任务。

  3. Gemini 的主要用途是什么?

    它专注于长文档问答、视频理解、代码分析和多语言翻译等任务。

  4. Gemini 的上下文窗口有多大?

    Gemini 1.5 Pro 支持多达 100 万个令牌的上下文窗口,远超大多数模型。

原文链接: http://anakin.ai/blog/gemini-1-5-pro-prompt-engineering/