2025 Google Gemini 1.5 Pro 提示工程指南
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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:
- 执行摘要
- 方法论
- 主要发现(包括常见投诉和改进建议)
- 建议
- 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:
- 阅读每条评论。
- 将负面言论视为潜在投诉,积极言论视为建议。
- 将类似的投诉和建议归类。
- 根据频率或重要性对各类进行排名。
- 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:
- 尊重客户隐私,不包含个人信息。
- 保持客观性,避免偏见。
- 优先考虑客户满意度,专注于改进建议。
- 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
-
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。
-
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。
-
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。
-
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
-
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。
-
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。
-
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。
-
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/
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