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Vertex AI Prompt Design: 挑战与最佳实践指南

阿瑶酱_3336

阿瑶酱_3336

发布时间:2026-01-05 10:20:51

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来源于php中文网

原创

在人工智能领域,Prompt工程已成为连接人类意图与机器理解的关键桥梁。Google Cloud的Vertex AI平台,为开发者提供了强大的工具来设计和优化Prompt,从而构建出更智能、更高效的AI应用。本文将深入探讨Vertex AI Prompt Design Challenge Lab,带您一步步掌握Prompt工程的核心技术,并分享一些最佳实践,助您在AI的世界里取得更大的成功。

Prompt Design Challenge Lab要点

使用Vertex AI平台构建Gemini图像分析工具和标语生成器

学习Prompt工程的核心技术,包括Prompt设计、优化和迭代

掌握Gemini模型的应用,提升AI应用的生成能力和分析能力

了解Prompt设计中的最佳实践,避免常见问题,提高AI应用的质量和效率

体验AI工具在学习中的应用,提升学习效率和效果

Vertex AI Prompt设计挑战实验室详解

什么是Vertex AI Prompt设计?

vertex ai prompt设计,简单来说,就是利用vertex ai平台提供的工具和功能,设计和优化用于驱动ai模型的prompt。一个好的prompt能够引导ai模型生成更准确、更有用的结果。vertex ai提供了一系列工具,帮助开发者进行prompt的创建、测试、评估和管理。prompt设计的目标,是让ai模型更好地理解用户的意图,并生成符合用户期望的答案。

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Vertex AI Prompt Design: 挑战与最佳实践指南

通过Vertex AI,开发者能够实现:

  • 图像分析:利用Gemini模型分析图像内容,提取关键信息。
  • 文本生成:生成具有吸引力的标语,用于广告和营销。
  • Prompt优化:通过调整Prompt参数,提高AI模型的性能和准确性。

挑战实验室:构建Gemini图像分析工具

挑战实验室的目标是让学员通过实际操作,掌握Vertex AI Prompt设计的技能。其中一项关键任务是构建Gemini图像分析工具。

Vertex AI Prompt Design: 挑战与最佳实践指南

准备工作:

  1. 启动实验室:点击“Start Lab”按钮,开始实验。
  2. 开启隐身模式:为了保证实验的顺利进行,建议在Chrome隐身模式下进行。
  3. 登录Google Cloud Console:使用实验室提供的用户名和密码登录Google Cloud Console。
  4. 同意条款:在Google Cloud Console界面,勾选同意条款,然后点击“Agree and Continue”。

    Vertex AI Prompt Design: 挑战与最佳实践指南

配置Vertex AI

  1. 导航至Vertex AI:在Google Cloud Console的导航菜单中,找到“Vertex AI”并点击。
  2. 创建Prompt:在Vertex AI界面,点击“Create Prompt”,进入Prompt设计界面。
  3. 配置Gemini模型:在Prompt设计界面的右侧面板,确认模型名称为“gemini-2.0-flash-001”。
  4. 选择区域:展开“Advanced”选项,确保选择的区域与实验手册中指定的区域一致。如果出现错误,及时进行调整。

添加图像素材:

  1. 添加媒体文件:在Prompt设计界面的Prompt区域,点击“Add Media”图标。
  2. 导入云存储图像:选择“Import from Cloud Storage”选项,然后选择实验手册中提供的图像文件“cymbal-product-image.png”。
  3. 添加Prompt指令:在Prompt输入框中,输入指令“Describe the image in 20 words”。

通过以上步骤,您就可以成功构建一个基于Gemini模型的图像分析工具。

使用Python代码扩展图像分析功能

生成图像分析代码并调整Prompt

Vertex AI的强大之处在于它不仅提供图形界面,还允许开发者使用代码进行更精细的控制。以下是如何生成代码并调整Prompt的步骤:

  1. 创建Jupyter Notebook:在Vertex AI Workbench中,创建一个新的Jupyter Notebook,并将其命名为“image-analysis.ipynb”。确保kernel设置为Python 3。

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    安全的随机密码生成器。支持自定义长度、字符类型(大写/小写字母、数字、特殊符号),排除相似字符,批量生成。纯 Python 标准库,无需 API 密钥。

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    Vertex AI Prompt Design: 挑战与最佳实践指南

  2. 复制并粘贴代码:从Vertex AI Prompt管理页面复制Python代码,并粘贴到Jupyter Notebook中。

  3. 安装依赖:在Jupyter Notebook中运行以下命令,安装必要的Python包:pip install --upgrade google-genai。

  4. 调整Prompt参数:根据您的需求,调整代码中的Prompt参数,例如top_p、temperature和max_output_tokens。这些参数会影响AI模型生成结果的多样性和长度。

  5. 运行代码:运行Jupyter Notebook中的代码,查看图像分析结果。

  6. 实验不同的Prompt组合:通过调整不同的Prompt组合和参数,探索AI模型生成结果的多样性和准确性。

修改图像分析提示

  1. 添加关键词“Nature”:修改图像分析提示,要求生成的标语包含关键词“Nature”。
  2. 调整输出长度:修改代码,限制输出结果的长度不超过10个单词。

通过以上步骤,您可以利用Python代码,对图像分析工具进行更高级的定制和优化。

如何利用Gemini模型创建标语?

打造引人注目的产品标语

除了图像分析,Vertex AI还可以用于生成引人注目的产品标语。以下是具体步骤:

  1. 创建新的Prompt:在Vertex AI界面,点击“Create Prompt”,创建一个新的Prompt设计。
  2. 输入系统指令:在系统指令框中,输入以下内容:Cymbal Direct is partnering with an outdoor gear retailer. They're launching a new line of products designed to encourage young people to explore the outdoors. Help them create catchy taglines for this product line.
  3. 添加示例:为了引导AI模型生成符合期望的标语,可以添加一些示例。在Prompt设计界面的Prompt区域,点击“Add Examples”图标,然后输入以下示例:
    • 输入:Write a tagline for a durable backpack designed for hikers that makes them feel prepared. Consider styles like minimalist.
    • 输出:Built for the Journey: Your Adventure Essentials.
  4. 设计Prompt参数:根据您的需求,设计Prompt参数,以定制生成的标语。例如,可以指定产品属性(耐用、轻便)、目标受众(年轻探险家、家庭)和情感共鸣(赋能、连接)。

下表总结了该过程:

步骤 描述
1 创建新的Prompt设计
2 输入系统指令,描述产品和目标受众
3 添加示例,引导AI模型生成符合期望的标语
4 设计Prompt参数,定制生成的标语
5 点击提交按钮,生成标语选项

实验不同的Prompt组合:可以尝试不同的Prompt组合,以生成更多样化、更具创意的标语。

Vertex AI Prompt Design的优缺点分析

? Pros

强大的平台支持:Vertex AI提供了一系列强大的工具和功能,支持Prompt的创建、测试、评估和管理。

灵活的模型选择:Vertex AI支持多种AI模型,包括Gemini,可以根据需求选择合适的模型。

代码扩展能力:Vertex AI允许开发者使用代码进行更精细的控制,实现Prompt的定制和优化。

自动化Prompt生成:利用AI模型自动生成Prompt,减少人工干预。

? Cons

学习曲线陡峭:Vertex AI的功能较为复杂,需要一定的学习成本。

Prompt设计难度:设计高质量的Prompt需要经验和技巧。

资源消耗较高:运行AI模型需要消耗一定的计算资源。

需要调整安全参数,温度等参数以减少潜在风险

常见问题解答

Vertex AI Prompt Design Challenge Lab是什么?

Vertex AI Prompt Design Challenge Lab是一个实践性学习项目,旨在帮助开发者掌握Prompt工程的核心技术,并构建出更智能、更高效的AI应用。

进行挑战实验室需要哪些准备工作?

在开始挑战实验室之前,需要启动实验室,开启隐身模式,登录Google Cloud Console,并同意相关条款。

如何配置Vertex AI环境?

需要在Google Cloud Console中导航至Vertex AI,创建Prompt,配置Gemini模型,并选择与实验手册一致的区域。

如何添加图像素材到Prompt?

在Prompt设计界面的Prompt区域,点击“Add Media”图标,选择“Import from Cloud Storage”选项,然后选择实验手册中提供的图像文件。

如何使用Python代码扩展图像分析功能?

需要在Vertex AI Workbench中创建一个新的Jupyter Notebook,复制并粘贴Python代码,安装必要的Python包,并调整Prompt参数。

如何生成引人注目的产品标语?

需要在Vertex AI界面创建一个新的Prompt设计,输入系统指令,添加示例,并设计Prompt参数,以定制生成的标语。

如何保证在不同任务中使用的区域设置一致?

在Vertex AI界面创建prompt,确保advanced区域设置和manual区域设置与project ID 界面显示的区域设置一致。

为什么Task 4 无法run全部cell?

Task 4需要找到正确的Cell, 从Vertex AI 拷贝代码到cell里, 并Run这个cell, 不能RUN全部

如何用copy来的提示词替换掉原本的提示词

点编辑,把原本的提示词删掉,然后粘贴你复制的提示词即可,然后保存。

相关问题

Prompt工程的未来发展趋势是什么?

Prompt工程的未来发展趋势将更加注重Prompt的自动化生成和优化,以及Prompt的跨模型和跨任务迁移。随着AI技术的不断发展,Prompt工程将成为连接人类与AI的关键桥梁,推动AI应用的普及和发展。 未来的Prompt工程可能包括以下方面: 自动化Prompt生成:利用AI模型自动生成Prompt,减少人工干预。 Prompt优化算法:开发更高效的Prompt优化算法,提高AI模型的性能。 Prompt知识库:构建Prompt知识库,共享和复用Prompt设计经验。 Prompt安全:研究Prompt安全问题,防止AI模型生成有害内容。 Prompt标准化:推动Prompt标准化,提高Prompt的可移植性和可维护性。 此外,随着AI模型的多样化,Prompt工程还需要考虑Prompt的跨模型和跨任务迁移,以实现更广泛的应用。总之,Prompt工程的未来发展将更加注重自动化、智能化和安全性,为AI应用的创新提供更强大的支持。

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