什么是 Google Gemini 1.5？

Google Gemini AI 是一種先進的大型語言模型（LLM），旨在與現有的 AI 助手（如 ChatGPT 和 GPT-4）相媲美甚至超越。盡管目前關于其性能和可用性的具體信息有限，但它在 AI 社區中引發了廣泛的關注和期待。

理解 Google Gemini 1.5 的提示

提示是提供給 LLM 的一段文本或指令，用于生成響應。提示可以是簡單的問題，也可以是復雜的多步驟任務。提示的質量和結構對模型輸出的準確性和相關性有著重要影響。

示例：
“法國的首都是什么？”

快速設計提示的關鍵要素

設計有效提示是從 Gemini 1.5 Pro 獲取準確和相關響應的核心。以下是一些關鍵的提示設計要點：

1. 明確任務框架

清晰定義希望模型執行的任務，并提供必要的上下文、說明和示例，以幫助模型理解。

示例：
“總結以下關于氣候變化的文章中的要點：article-text
以下是一個電子商務平臺的客戶評論數據集。我們的目標是分析這些評論，找出客戶的常見投訴和改進建議。”

2. 提供數據和樣本輸出

為模型提供相關數據或樣本輸出可以顯著增強其理解能力。數據可以是數據集、文檔或圖像，而樣本輸出則可以作為模型生成所需格式的參考。

示例：
“根據提供的客戶評論數據集，生成一份分析常見投訴和改進建議的報告。報告應包括以下部分：

1. 執行摘要
2. 方法論
3. 主要發現（包括常見投訴和改進建議）
4. 建議
5. 結論”

迭代與精煉

提示工程是一個不斷調整和優化的過程。通過多次迭代和評估，可以逐步改進提示，直到獲得滿意的結果。

高級提示工程技術

隨著經驗的積累，可以嘗試以下高級技術，以進一步提升模型的性能和功能。

1. 少樣本學習

通過提供少量輸入輸出示例，引導模型學習任務模式，從而更高效地處理新輸入。

示例：
“以下是一些客戶評論和相應的投訴或建議示例：
評論 1：“產品到貨時損壞，包裝也很差。”
評論 2：“客服沒有提供幫助，退貨過程非常困難。”
評論 3：“產品描述具有誤導性，與實際規格不符。”
基于這些示例，分析以下客戶評論并確定投訴或建議。”

2. 思維鏈提示

將復雜任務分解為一系列步驟，幫助模型以更結構化的方式完成任務。

示例：
“要分析客戶評論并確定常見投訴和建議，請按照以下步驟操作：

1. 閱讀每條評論。
2. 將負面言論視為潛在投訴，積極言論視為建議。
3. 將類似的投訴和建議歸類。
4. 根據頻率或重要性對各類進行排名。
5. 提供每類的相關統計數據或示例。”

3. 憲法 AI

通過在提示中加入約束和指導原則，確保模型輸出符合特定的價值觀或目標。

示例：
“在分析客戶評論時，請遵守以下原則：

1. 尊重客戶隱私，不包含個人信息。
2. 保持客觀性，避免偏見。
3. 優先考慮客戶滿意度，專注于改進建議。
4. 避免有害或不道德的建議。”

將 Google Gemini 1.5 Pro 與 Anakin AI 集成

Anakin AI 提供全面的 API 服務，使開發者能夠將 Gemini 1.5 Pro 的功能無縫集成到應用程序中。

API 集成的優勢

• 提供直觀的可視化界面，快速開發適合業務需求的 AI 應用。
• 支持多個 AI 模型提供商，靈活切換。
• 提供預打包的基本功能訪問。
• 提供高級功能的 API 訪問，保持技術領先。

使用 API 的步驟

1. 升級計劃并檢查賬戶積分

   確保賬戶余額足夠以支持 API 調用。

2. 測試應用程序

   在集成前測試應用程序的運行情況，確保輸出符合預期。

3. 查看 API 文檔并管理訪問令牌

   通過 Anakin AI 平臺管理 API 訪問令牌，并獲取相關文檔。

4. 生成 API 訪問令牌

   創建新的訪問令牌，完成配置后保存并安全存儲。

使用 Anakin AI API 創建快速應用程序

快速應用程序 API 可生成高質量文本內容，如博客文章、翻譯等。

API 調用示例：

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": "云服務",
    "Features": "可靠性和性能",
    "Advantage": "效率",
    "Framework": "Attention-Interest-Desire-Action"
  },
  "stream": true
}'

使用 Anakin AI API 創建聊天機器人

聊天機器人 API 支持創建自然問答格式的交互式應用。

API 調用示例：

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？你聰明嗎？",
  "stream": true
}'

總結

提示工程是有效利用 Gemini 1.5 Pro 等大型語言模型的關鍵技能。通過本指南中介紹的技術和實踐，您可以設計出高效的提示，充分釋放 AI 模型的潛力。此外，借助 Anakin AI 提供的 API 服務，開發者可以輕松將 Gemini 1.5 Pro 的功能集成到應用程序中，實現高度定制化和可擴展性。

常見問題

1. Google Gemini AI 是否已公開？

   目前，Google Gemini AI 尚未公開發布，僅作為內部研究項目存在。

2. Gemini 與 ChatGPT 哪個更好？

   兩者各有優勢，Gemini 擅長長上下文理解和多模態處理，而 ChatGPT 更適合通用任務。

3. Gemini 的主要用途是什么？

   它專注于長文檔問答、視頻理解、代碼分析和多語言翻譯等任務。

4. Gemini 的上下文窗口有多大？

   Gemini 1.5 Pro 支持多達 100 萬個令牌的上下文窗口，遠超大多數模型。

原文鏈接: http://anakin.ai/blog/gemini-1-5-pro-prompt-engineering/