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Google 重磅發布 69 頁提示工程聖經！解鎖 AI 模型潛能的關鍵密碼
最近 AI 界有個大消息！Google 發布了一份長達 69 頁的「提示工程」(Prompt Engineering) 白皮書，簡直是開發者和 AI 玩家的福音。這份文件深入淺出地講解了如何跟大型語言模型 (LLM) 好好「溝通」，讓它們更懂你的心，輸出更精準、更有用的內容。想知道怎麼讓 AI 更聽話？這篇帶你快速導覽 Google 的提示工程秘訣！
最近 Google 搞了個大動作，發布了一份足足有 69 頁的白皮書，專門探討「提示工程」這個越來越火的領域。這份文件可不是隨便寫寫，它系統性地整理了提示工程的核心概念和那些專家才知道的「最佳實踐」。
無論你是資深開發者、學術研究員，還是對 AI 充滿好奇的玩家，這份指南都非常有價值。它的目標很明確：就是要教大家怎麼優化跟大型語言模型（像是 ChatGPT、Gemini 這類的 AI）的互動，提升它們生成內容的品質和準確度。
老實說，跟 AI 打交道，有時候就像在跟一個超級聰明但有點「任性」的小孩說話，你得用對方法，它才能給你想要的答案。
你可以從這裡找到完整的白皮書：Google Prompt Engineering White Paper on Kaggle
提示工程：不只是下指令，更是跟 AI 溝通的藝術？
那麼，到底什麼是「提示工程」？簡單來說，它就像是我們跟 AI 模型溝通的「橋樑」。你給 AI 的「提示」(Prompt)——也就是你的問題或指令——會直接影響它回覆的內容有多準、多有用。
想想看，如果你問得模模糊糊，AI 可能也只能給你一個不清不楚的答案，對吧？
這份白皮書就強調，透過精心設計的提示，我們可以引導 AI 完成各種任務，從簡單的回答問題，到進行複雜的邏輯推理，都能辦到。文件裡還詳細介紹了提示工程這個領域是怎麼發展起來的，並且不斷強調它在自然語言處理 (NLP) 這個技術領域裡扮演的關鍵角色。
不管你是想把 AI 用在公司業務上，還是自己開發些有趣的小工具，掌握提示工程的技巧，絕對能讓你的 AI 模型表現提升好幾個檔次。這就像學會了跟外星人溝通的語言一樣，突然間你們就能順暢交流了！
花樣百出的提示技巧，總有一款適合你！
白皮書裡可不只講概念，它還深入分析了各種不同的提示技巧，簡直是把壓箱寶都拿出來了。主要介紹了以下幾種：
- 零樣本提示 (Zero-Shot Prompting): 這大概是最簡單直接的方法了。你直接給 AI 下指令，不給任何範例，讓它靠著自己龐大的「知識庫」來回答。適合那些 AI 已經很熟悉、很普遍的任務，比如問個簡單的事實：「法國首都是哪裡？」
- 單樣本提示 (One-Shot Prompting): 比零樣本稍微進階一點。你在下指令的時候，給 AI 提供「一個」範例，讓它知道你大概想要什麼樣的回答格式或風格。
- 少樣本提示 (Few-Shot Prompting): 這個更好理解了，就是給 AI「多個」範例。範例越多，AI 通常能學得越好，回答也越接近你的期望。當然，給太多範例有時候也會讓提示變得太長就是了。
- 思維鏈提示 (Chain-of-Thought, CoT): 這招很酷！特別適合需要推理、分步驟解決的問題。你不只問問題，還引導 AI 把「思考過程」一步步展現出來，就像我們解數學題要寫計算過程一樣。這樣不僅能提高答案的準確性，還能讓我們了解 AI 是怎麼「想」的。
- ReAct 提示 (Reasoning + Action): 這個技巧更進階，它讓 AI 模型不僅能「思考」(Reason)，還能根據思考結果去「行動」(Act)，比如去搜尋外部資訊或使用某個工具，然後再把得到的結果整合進最終答案。適合需要結合外部知識或工具才能完成的複雜任務。
- 程式碼提示 (Code Prompting): 顧名思義，就是用程式碼相關的提示來引導 AI。你可以讓它生成程式碼、解釋程式碼，甚至是用類似程式碼的結構化方式來互動。
白皮書很貼心地用了不少案例研究來說明，在不同的情境下，該怎麼選擇最適合的提示策略。畢竟，殺雞焉用牛刀，對吧？選對工具才能事半功倍。
寫出好提示？Google 教你幾招「最佳實踐」
光懂技巧還不夠，怎麼把提示「寫好」才是關鍵。Google 在白皮書裡也總結了一系列的最佳實踐原則，強調提示設計要「清晰、簡潔、有結構」。聽起來很簡單，但魔鬼藏在細節裡。
以下是幾個核心要點：
- 明確定義任務目標： 你到底想讓 AI 做什麼？是寫摘要、翻譯、回答問題，還是創作故事？目標越清晰，AI 越不容易「跑偏」。
- 提供足夠的背景資訊 (Context): 別以為 AI 什麼都知道。如果你的問題需要特定背景知識才能回答好，記得在提示裡提供給它。就像跟同事交辦任務，總得把前因後果說清楚嘛。
- 指定輸出的格式： 你希望 AI 用什麼形式回答？是列點說明、一段短文、JSON 格式，還是一首詩？提前說清楚，可以省去很多後續調整的麻煩。
- 迭代測試與優化： 很少有人第一次就能寫出完美的提示。白皮書建議我們要不斷測試、觀察 AI 的反應，然後逐步修改、優化提示，就像廚師調整調味料一樣，慢慢找到最佳「配方」。
- 拆解複雜任務： 如果任務太複雜，AI 可能會暈頭轉向。這時候，最好的方法是把大任務拆成好幾個小步驟，透過多輪對話（Multi-turn Prompting）的方式，一步步引導 AI 完成。
記住這些原則，就像掌握了跟 AI 有效溝通的「說明書」，能大大降低 AI 胡言亂語或答非所問的機率。
不只是份文件：提示工程的影響與未來展望
Google 這份白皮書的發布，意義可不只是一份技術文件那麼簡單。它為提示工程這個新興領域提供了一個權威性的參考標準，也進一步推動了 AI 技術的普及化和標準化。
隨著大型語言模型在各行各業的應用越來越廣泛，從客服、行銷、教育到軟體開發，提示工程的重要性也日益凸顯。可以預見，這份文件的釋出，肯定會鼓勵更多開發者去探索更高效的模型互動方法，為 AI 的應用創新注入新的動力。
未來，提示工程可能會跟自動化工具更緊密地結合。想像一下，或許以後會有 AI 專門幫你生成最優化的提示，或者出現跨模型的標準化提示格式，讓你在不同 AI 之間切換自如。這些趨勢無疑會為開發者帶來更多便利，同時也降低了使用 AI 的技術門檻。
總之，提示工程就像是打開 AI 強大能力的鑰匙。學會它，你就能更好地駕馭這些聰明的模型，讓它們為你所用。還等什麼？快去看看 Google 的白皮書，開始你的提示工程之旅吧！
如何快速學習
請前往 notebooklm 然後把檔案丟上去即可。
