Google Prompt Engineering 技术报告分析 (2025年4月)
核心发现
- 发布信息：Google于2024年9月发布最新Prompt Engineering指南，涵盖Gemini、GPT等主流LLM的提示工程实践
- 技术亮点：系统化整理11种核心提示技术，包括ReAct、CoT、ToT等前沿方法
关键技术指标分析
| 参数类别 | 典型值范围 | 影响效果 |
|---|---|---|
| Temperature | 0-1 (推荐0.1-0.9) | 低值更确定，高值更创意 |
| Top-K | 20-40 (默认40) | 限制候选词数量 |
| Top-P | 0.7-0.99 (默认0.95) | 控制概率累积阈值 |
关键方法论
1. 输出控制技术
- 三阶采样控制：Temperature+Top-K+Top-P联合调节
- 长度控制：通过max_tokens参数限制输出长度
2. 六大提示技术
- Zero-shot/Few-shot：基础提示方法
- 系统提示：定义AI行为准则
- 角色提示：模拟特定身份(如幽默导游)
- CoT链式思考：分步推理(数学题准确率提升63%)
- ToT树状思考：多路径探索解决方案
- ReAct：推理+行动组合(成功实现API调用)
3. 代码提示专项
- 代码生成：Bash文件重命名脚本生成示例
- 代码调试：Python错误修正案例(NameError修复)
- 跨语言转换：Bash到Python的自动翻译
最佳实践
- 结构化设计：使用变量模板(如
{city}) - 输出控制：明确指定格式(JSON/XML)和长度
- 迭代优化：记录每次提示尝试的参数和结果
- 协作验证：多人交叉测试提示效果
行业影响
- 多模态支持：已扩展至图像/代码混合提示
- 自动化趋势：APE技术实现提示词自动生成(BLEU/ROUGE评估)
- 教育价值：降低AI使用门槛，非技术人员也可掌握
附录
- 参考文献：包含15篇关键论文(2023-2024)
- 工具推荐：Vertex AI Studio+LangChain实践套件
注：本报告基于Google 2025年4月10日发布的官方技术文档分析整理
