优化提示

本文档介绍了如何使用 Gemini Enterprise Agent Platform 提示优化器通过改进一组提示的系统指令来自动优化提示效果。

Agent Platform 提示优化器可帮助您快速大规模改进提示，而无需手动重写系统指令或各个提示。当您在不同模型之间切换并希望重复使用系统指令和提示时，此功能非常有用。

您可以使用以下方法来优化提示：

  • 零样本优化器是一种实时低延迟优化器，可改进单个提示或系统指令模板。它速度快，并且除了提供原始提示或系统指令外，无需进行任何额外设置。 零样本优化器与模型无关，可以改进大多数Google 模型的提示。此外，它还提供 gemini_nano 模式，专门针对较小的模型（例如 Gemini Nano 和 Gemma 3n E4B）优化提示。
  • 少样本优化器是一种实时低延迟优化器，可通过分析模型回答未达到预期的示例来优化系统指令。通过提供具体的提示示例、模型回答以及对这些回答的反馈，您可以系统地提高提示效果。
  • 数据驱动的优化器是一种批量任务级迭代优化器，它可针对所选目标模型，根据指定评估指标来评估模型对已加标签的样本提示的回答，从而改进提示。它适用于可让您配置优化参数并提供一些已加标签的样本的更高级优化。 此外，数据驱动的优化器还支持针对正式版 Gemini 模型（例如 Gemini Nano 和 Gemma 3n E4B）以及在本地或从 Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden 部署的自定义模型进行优化。

用户可以通过 Google Cloud 控制台或 Vertex AI SDK 使用这些方法。

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