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谷歌這本 68 頁(yè)提示詞手冊(cè),才是 Gemini 3 Pro 的完全體「附官方內(nèi)功心法」

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Gemini 3 Pro 必須是最近最熱議的話題。昨天在一個(gè)大佬的評(píng)論區(qū)看到有好幾個(gè)人留言說(shuō):“Gemini 3 Pro 老理解錯(cuò)意思”。

我想可能不是它理解不了,是我們表達(dá)得不夠清楚。

如果只能推薦一份關(guān)于 Gemini 3 Pro 的進(jìn)階指南,我會(huì)毫不猶豫地選擇這一份:谷歌官方 68 頁(yè)提示詞工程手冊(cè)。


它解決了一個(gè)最核心的問(wèn)題:如何讓 AI 精準(zhǔn)理解你的意圖,不再“胡言亂語(yǔ)”。

很多時(shí)候,你覺(jué)得 Gemini 3 Pro 不好用,其實(shí)是因?yàn)槟銢](méi)掌握那把“鑰匙”。這份文檔里藏著讓 AI 智商翻倍的秘密。

我為你提煉了手冊(cè)中的十大核心心法。文末附電子書(shū)原件下載地址,建議先馬后看。

01 十條最重要的提示工程“心法”1. 展示例子:告訴模型“照這個(gè)樣子做”

(One-shot / Few-shot)

解釋:這是最重要、最強(qiáng)大的教學(xué)工具。與其只給模型指令,不如直接給它看你想要的格式和風(fēng)格的完成示例。模型會(huì)模仿你提供的模式來(lái)生成結(jié)果。

操作:

  • ? 提供一個(gè)(單次提示,One-shot)或多個(gè)(幾次提示,F(xiàn)ew-shot)高質(zhì)量的輸入/輸出示例。

  • ? 注意:如果你在做分類任務(wù)(例如:情感是“積極”還是“消極”),請(qǐng)務(wù)必打亂示例中類別的順序,防止模型僅僅記住順序,而不是真正學(xué)會(huì)分類。

2. 保持簡(jiǎn)潔明了:要有明確的信息

解釋:提示應(yīng)該簡(jiǎn)潔、清晰、易于理解。如果提示對(duì)你來(lái)說(shuō)已經(jīng)很困惑了,那么模型也可能會(huì)感到困惑。避免使用復(fù)雜的詞語(yǔ)或提供與任務(wù)無(wú)關(guān)的不必要信息。

操作:

  • ? 使用描述具體行動(dòng)的動(dòng)詞來(lái)指導(dǎo)模型(例如:提取、分類、生成、總結(jié))。

  • ?不好:“我現(xiàn)在在紐約,和兩個(gè)三歲的孩子一起,告訴我一些好地方。”

  • ?更好:“扮演一名旅行向?qū)?。描述一些適合三歲孩子游玩的紐約曼哈頓的好地方”。

3. 具體說(shuō)明你想要什么結(jié)果

解釋:對(duì)模型的期望輸出要具體、明確。不要只給一個(gè)籠統(tǒng)的指令,要給出具體的細(xì)節(jié)要求,這樣能幫助模型集中注意力,提高整體準(zhǔn)確性。

操作:

  • ?不要:“寫(xiě)一篇關(guān)于游戲機(jī)的博客文章?!?/p>

  • ?要做:“生成一篇 3 個(gè)段落的博客文章,內(nèi)容關(guān)于 5 個(gè)頂級(jí)游戲機(jī)。文章必須是信息豐富且引人入勝的,并以對(duì)話式的風(fēng)格寫(xiě)成”。

4. 優(yōu)先使用“要做什么”,少說(shuō)“不要做什么”

解釋:盡量使用正向的指導(dǎo)性指令(告訴模型應(yīng)該做什么),而不是負(fù)面的限制(告訴模型不應(yīng)該做什么)。這與我們自己交流的時(shí)候偏愛(ài)正面指令的習(xí)慣一致。

操作:

  • ?指令優(yōu)先:清晰地說(shuō)明你想要的結(jié)果(例如:“只討論游戲機(jī)、制造商、年份和總銷量”)。

  • ?限制次之:限制(例如:“不要列出游戲名稱”)僅在特定情況下使用,例如涉及安全、清晰度或嚴(yán)格的格式要求時(shí)。

5. 給模型設(shè)定身份和背景(角色、情境提示)

解釋:給模型一個(gè)“人設(shè)”或“背景”,這能幫助它以正確的語(yǔ)氣、風(fēng)格和專業(yè)知識(shí)來(lái)回答問(wèn)題。

操作:

  • ?角色提示:賦予模型一個(gè)身份(例如:“我希望你扮演一位幽默的旅行向?qū)А保?/p>

  • ?情境提示:提供與任務(wù)相關(guān)的具體背景信息(例如:“情境:你正在為一個(gè)關(guān)于 80 年代復(fù)古街機(jī)游戲的博客寫(xiě)文章”)。

  • ? 這就像給演員一個(gè)劇本和角色說(shuō)明,確保他們的表演符合預(yù)期。

6. 引導(dǎo)模型逐步思考(思維鏈 CoT 與回退提示)

解釋:對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)(比如推理、數(shù)學(xué)題或代碼生成),不要直接要求模型給答案,而是要求它“一步一步地思考”。這能提高復(fù)雜問(wèn)題的準(zhǔn)確性。

操作:

  • ?思維鏈 (CoT):在提示末尾加上讓我們一步一步地思考。

  • ?回退提示 (Step-back):鼓勵(lì)模型先思考一個(gè)更一般、更抽象的原理或問(wèn)題,然后利用這個(gè)激活的背景知識(shí)來(lái)解決具體的任務(wù),從而提高洞察力。

  • ?注意:推理任務(wù)通常也可以直接告訴模型你在推理。

7. 嘗試結(jié)構(gòu)化輸出格式(使用 JSON 或 XML)

解釋:對(duì)于數(shù)據(jù)提取、分類或排序等非創(chuàng)意性任務(wù),要求模型返回結(jié)構(gòu)化格式(如 JSON 或 XML)的數(shù)據(jù)。

操作:

  • ? 要求返回 JSON 格式最大的好處在于:它強(qiáng)制模型創(chuàng)建結(jié)構(gòu),并且可以極大地限制模型胡編亂造(限制幻覺(jué))。

  • ? 如果輸出被截?cái)鄬?dǎo)致 JSON 無(wú)效,可以使用像 json-repair 這樣的工具來(lái)嘗試自動(dòng)修復(fù)。

8. 調(diào)整配置來(lái)控制“創(chuàng)造力”

解釋:提示工程不僅是寫(xiě)好提示詞,還需要調(diào)整模型的“旋鈕”來(lái)控制輸出的隨機(jī)性和多樣性。

操作:

  • ?低溫度 (0 - 0.2):適用于需要確定性、事實(shí)性或嚴(yán)格邏輯的任務(wù)(如數(shù)學(xué)題或數(shù)據(jù)提?。?。

  • ?高溫度 (0.9):適用于需要多樣性或創(chuàng)造性的任務(wù)(如寫(xiě)故事或頭腦風(fēng)暴)。

  • ? 注意:其實(shí)像 Gemini ,我們?nèi)粘?duì)話時(shí),這個(gè)是不可見(jiàn)也不可調(diào)整的,大模型會(huì)自己根據(jù)情況進(jìn)行調(diào)整。

9. 明確控制回答的長(zhǎng)度

解釋:控制模型生成文本的長(zhǎng)度,可以節(jié)省計(jì)算資源、提高速度并降低成本。

操作:

  • ? 在模型配置中設(shè)置最大 Token 限制。

  • ? 在提示中明確要求(如:“用一條推文的長(zhǎng)度解釋量子物理學(xué)”)。

10. 詳細(xì)記錄每一次嘗試

解釋:提示工程是一個(gè)迭代的過(guò)程,你需要不斷嘗試和優(yōu)化。像科學(xué)家做實(shí)驗(yàn)一樣,你需要完整記錄所有細(xì)節(jié),這樣你才能學(xué)習(xí)、調(diào)試,并在未來(lái)再次使用。

操作:

  • ? 記錄內(nèi)容包括:提示的名稱和目標(biāo)、使用的模型版本、完整的提示文本、所有的配置以及輸出結(jié)果。

  • ? 使用結(jié)構(gòu)化的方式(如表格)來(lái)管理這些記錄,以便在模型更新或需要重新測(cè)試時(shí),可以輕松追溯。

資料下載

《Prompt Engineering》谷歌官方手冊(cè)下載地址:
https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering

互動(dòng)話題

  • ? 看完谷歌這 68 頁(yè)心法,你覺(jué)得哪個(gè)技巧最讓你有“如夢(mèng)初醒”的感覺(jué)?

歡迎在下方評(píng)論區(qū)聊聊!我們一起交流。

后臺(tái)回復(fù)“提示詞手冊(cè)”,可領(lǐng)取谷歌提示詞手冊(cè)~

來(lái)源 | 許良學(xué)AI(ID:xuyeahsay)

作者 | 許良學(xué)AI ; 編輯 | 蝦餃

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特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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