隨著人工智能的迅猛發展，生成式 AI 成為了許多領域的重要工具，從自然語言處理到影像生成，應用範圍廣泛而深遠。Google Gemini 作為生成式 AI 的領先者之一，對於職場工作者提昇工作效率與質量而言是不可或缺的利器。而 Gemini Prompt 的質量直接影響到模型的輸出效果，因此，了解如何設計高質量的 Prompt 成為每一位研究人員、開發者和數據科學家的必修課。在我們的上一篇文章《Gemini Prompt 入門指南》中，我們介紹了 Google Gemini 的基本 Prompt 用法。而本指南的目的是提供進階學習者一套更全面且實用的 Prompt 設計策略，幫助讀者在應用 Google Gemini 時，能夠更有效地使用 Prompt 來達到理想的效果。
Prompt 設計策略
設計 Prompt 是一門藝術與科學的結合，需要考慮多種因素來確保模型能夠正確理解並生成預期的回應。首先，定義明確的目標是設計 Prompt 的第一步。了解希望模型完成的任務以及預期的輸出形式和質量標準，能夠幫助我們更有針對性地設計提示。舉例來說，假設我們的目標是生成一篇關於氣候變遷的文章，我們需要明確地告訴模型我們希望文章涵蓋哪些方面的內容，如氣候變遷的原因、影響及應對措施，並包括最新的科學研究資料。這樣，模型才能夠更準確地理解我們的需求並生成相應的內容。
範例
目標：生成一篇關於氣候變遷的文章。
Prompt：請撰寫一篇1500字的文章，探討氣候變遷的原因、影響及應對措施，並包括最新的科學研究資料。其次，設定明確的指示也是設計 Prompt 的關鍵。清晰的指示能夠有效引導模型，避免模糊不清的輸出。指示應該具體且詳細，涵蓋所有必要的資訊。例如，如果我們希望模型列出五種主要的可再生能源，包括它們的優缺點、應用場景及發展前景，我們需要明確地告訴模型這些具體的要求，以避免產生不相關或不完整的輸出。
範例
Prompt：請列出五種主要的可再生能源，包括它們的優缺點、應用場景及發展前景。最後，使用範例來指導模型也是一種有效的提示設計策略。提供範例可以讓模型更好地理解任務要求，進而生成更符合預期的結果。例如，我們可以提供一個範例來說明我們希望文章的結構和內容，如在撰寫太陽能介紹時，提供一個包括定義、優點、缺點和應用場景的範例，這樣模型可以依此生成類似結構的內容。
範例
Prompt：請撰寫一段關於太陽能的介紹，格式如下：
1. 定義
2. 優點
3. 缺點
4. 應用場景
範例：太陽能是一種利用太陽光進行能量轉換的技術。其優點包括可再生、環保及成本逐漸降低等；缺點則包括依賴天氣條件及初期安裝成本高。主要應用場景有家庭供電、工業用電及偏遠地區電力供應。角色指派與上下文資訊
在 Google Gemini Prompt 設計中，指派特定角色和提供充分的上下文資訊是提升模型輸出質量和相關性的重要手段。首先，指派特定角色能夠使模型從特定的視角生成更具專業性和針對性的內容。例如，如果我們希望生成一篇關於糖尿病的健康指南，我們可以指派模型扮演醫生的角色，這樣生成的內容會更加專業且符合醫學標準。這種角色指派不僅能夠提高內容的質量，還能使讀者更容易接受和信任生成的內容。
範例
Prompt：假設你是一位醫生，請撰寫一篇關於糖尿病的健康指南。此外，提供充分的上下文資訊也是關鍵的一環。上下文資訊能夠幫助模型更好地理解提示的背景和需求，從而生成更加精確和相關的輸出。例如，如果我們希望模型撰寫一篇文章來討論氣候變遷對極端天氣事件的影響，我們需要提供相關的背景資訊，如最近的研究表明，氣候變遷加劇了極端天氣事件的頻率和強度。這樣，模型才能夠在理解背景的基礎上，生成符合我們需求的內容。
範例
Prompt：在以下背景下撰寫一篇文章：最近的研究表明，氣候變遷加劇了極端天氣事件的頻率和強度。請討論這一發現的意義及其可能的影響。上下文資訊不僅包括背景資料，還可以包括特定的事件、數據和其他相關資訊，這些都能幫助模型更準確地理解並回應提示。例如，我們可以提供一段描述某個具體場景的資訊，如在一個關於科技發展的討論中，提供當前最新的技術突破和趨勢，這樣模型生成的內容會更具時效性和相關性。
範例
Prompt：根據以下背景資訊，撰寫一篇關於 AI 對未來工作的影響的文章：隨著 AI 技術的進步，許多傳統工作正在被自動化系統取代。最新的研究顯示，到2030年，約有30%的現有工作將被 AI 替代。請探討這一趨勢對未來工作的影響及可能的應對措施。系統指令
系統指令是控制 Google Gemini 行為的重要工具，能夠有效地提高模型的輸出質量和一致性。系統指令的用途廣泛，包括設置模型的行為方式、限制輸出長度、設定語氣等。在實際應用中，我們可以根據具體需求設計不同的系統指令來引導模型。例如，在撰寫學術論文時，我們可以設置系統指令要求模型使用正式且學術的語氣，並限制字數在2000字以內。這樣，生成的內容會更加符合學術標準且精簡有力。
範例
Prompt：請用正式且學術的語氣，撰寫一篇關於人工智能對未來工作的影響的評論，字數限制在2000字以內。系統指令的另一個重要應用是設定特定的格式和結構。這對於需要特定格式的輸出尤為重要，例如生成技術報告、法律文件或市場分析報告時。我們可以設置系統指令來要求模型遵循特定的段落結構、標題格式和引用方式，這樣生成的內容會更加規範且易於閱讀和理解。舉例來說，在撰寫市場分析報告時，我們可以要求模型按照以下結構生成內容：1. 簡介 2. 市場現狀 3. 競爭分析 4. 未來趨勢 5. 結論。
範例
Prompt：請按照以下結構撰寫一份市場分析報告：
1. 簡介
2. 市場現狀
3. 競爭分析
4. 未來趨勢
5. 結論系統指令還可以用來控制模型的語氣和風格，這在不同的應用場景中非常實用。例如，在撰寫關於每日運動的重要性的文章時，我們可以使用輕鬆幽默的語氣來吸引讀者的興趣，而在撰寫正式的健康指南時，則需要使用嚴肅且專業的語氣。通過設置不同的系統指令，我們可以靈活地控制生成內容的風格和語氣，從而更好地適應不同的應用場景和讀者需求。
範例
Prompt1：用輕鬆幽默的語氣，撰寫一段關於每日運動的重要性。
Prompt2：用嚴肅正式的語氣，撰寫一段關於每日運動的重要性。對比兩者的輸出，可以看出系統指令對語氣的影響。
總結來說，系統指令是一種強大且靈活的工具，能夠顯著提升 Google Gemini 的輸出質量和一致性。通過合理設計和使用系統指令，我們可以有效地引導模型生成符合特定需求的高質量內容。
結構化提示
結構化提示是一種有效的提示設計策略，能夠幫助 Google Gemini 更高效地處理和生成內容。這種方法強調將提示組織成具有明確結構和邏輯順序的形式，使模型能夠更容易理解和處理提示資訊。首先，組織良好的提示應該具有明確的結構和邏輯順序，這樣模型才能夠逐步理解並生成相應的內容。例如，在撰寫一篇關於環保的重要性的文章時，我們可以設置以下結構：1. 簡介 2. 環保的定義 3. 環保的重要性 4. 當前的環保問題 5. 環保的解決方案 6. 結論。這種結構化的提示能夠幫助模型更好地組織和生成內容。
範例
Prompt：撰寫一篇關於環保的重要性的文章，包含以下部分：
1. 簡介
2. 環保的定義
3. 環保的重要性
4. 當前的環保問題
5. 環保的解決方案
6. 結論其次，使用預設的框架來簡化模型處理也是一種有效的方法。預設的框架可以提供一個固定的格式和結構，使模型能夠更高效地生成內容。例如，在撰寫一篇關於可持續發展的文章時，我們可以使用以下框架：1. 介紹 2. 定義及背景 3. 主要挑戰 4. 可能的解決方案 5. 結論。這樣，模型可以按照預設的框架逐步生成內容，避免了不必要的重複和混亂。
範例
Prompt：根據以下框架撰寫一篇關於可持續發展的文章：
1. 介紹
2. 定義及背景
3. 主要挑戰
4. 可能的解決方案
5. 結論此外，結構化提示還可以通過設置具體的段落和標題來引導模型生成內容。例如，在撰寫技術報告時，我們可以設置具體的段落和標題，如：1. 引言 2. 研究方法 3. 結果分析 4. 結論及建議。這樣，模型可以按照設置的段落和標題逐步生成內容，確保內容的組織性和一致性。
範例
提示詞：撰寫一篇技術報告，包含以下部分：
1. 引言
2. 研究方法
3. 結果分析
4. 結論及建議總結來說，結構化提示是一種強大且有效的提示設計策略，能夠幫助 Google Gemini 更高效地處理和生成內容。通過合理設計和使用結構化提示，我們可以顯著提升模型的輸出質量和一致性，使其更好地滿足我們的需求。
解釋推理過程
解釋推理過程是提升 Google Gemini 輸出透明度和可信度的重要手段。通過提供詳細的推理步驟，模型的輸出不僅更加可信，還有助於用戶理解模型的工作過程。首先，清晰的推理過程可以使生成的內容更加有條理和邏輯性。例如，在選擇數據科學模型時，我們可以詳細解釋每個步驟的推理過程，包括數據性質分析、模型選擇依據以及最終決策。這樣，生成的內容不僅具有科學性，還能夠幫助讀者理解整個過程的邏輯。
範例
Prompt：請撰寫一段關於如何選擇合適的數據科學模型，並詳細解釋你的推理過程。
推理過程：首先，我們需要分析數據的性質和目標。例如，如果數據是分類問題，我們可以選擇支持向量機或決策樹，因為它們在處理高維數據方面表現優異。接著，我們需要評估模型的性能，如準確率和運行速度，最終選擇最合適的模型。其次，解釋推理過程還能夠增加模型輸出的透明度，使用戶更容易信任和接受生成的內容。例如，在撰寫關於如何選擇合適的數據科學模型的文章時，我們可以詳細解釋每個步驟的推理過程，包括數據的性質和目標、可選模型的特點以及最終選擇的理由。這樣，讀者不僅能夠理解模型的選擇過程，還能夠學習到具體的實踐方法和技巧。
範例
Prompt：請詳細解釋選擇數據科學模型的過程。
推理過程：首先，我們需要確定數據的類型和分析目標。例如，如果我們的目標是預測銷售量，我們可以選擇回歸模型。其次，我們需要考慮數據的質量和規模，選擇合適的數據處理方法。最後，我們根據模型的準確性和效能進行選擇。此外，提供推理步驟還能夠幫助模型生成更高質量的內容。例如，在撰寫技術報告時，我們可以要求模型詳細解釋每個步驟的推理過程，包括研究方法、數據分析和結果解釋。這樣，生成的內容不僅具有科學性，還能夠幫助讀者理解整個研究過程的邏輯和結論。
範例
Prompt：撰寫一份技術報告，並詳細解釋每個步驟的推理過程。
推理過程：首先，我們需要確定研究目標，選擇合適的研究方法。接著，進行數據收集和處理，分析數據並得出結論。最後，我們需要撰寫報告，總結研究結果並提出建議。範例解析是一種有效的展示方法，通過範例來解釋推理過程，可以幫助讀者更直觀地理解和應用。例如，在解釋如何選擇數據科學模型時，我們可以提供一個具體的範例來展示推理過程，包括數據的性質分析、模型選擇依據以及最終決策。這樣，讀者可以通過範例直觀地理解推理過程，並應用到自己的工作中。
範例
Prompt：請提供一個具體的範例來展示如何選擇數據科學模型。
推理過程範例：在處理客戶流失預測時，我們首先分析數據的性質，確定這是一個二元分類問題。接著，我們評估了多種模型，如邏輯回歸和隨機森林，根據它們在歷史數據上的表現進行比較。最終，我們選擇了隨機森林模型，因為它在準確性和穩定性方面表現最佳。總結來說，解釋推理過程是一種提升 Google Gemini 輸出透明度和可信度的重要手段。通過提供詳細的推理步驟，我們可以顯著提升模型的輸出質量，使其更具科學性和可理解性，從而更好地滿足用戶的需求。
分解提示
分解提示是處理複雜任務的一種有效策略，通過將複雜任務分解為簡單步驟，Google Gemini 能夠逐步處理並生成準確的輸出。首先，分解提示能夠減少模型的負擔，使其更容易生成高質量的輸出。複雜的任務通常包含多個子任務，這些子任務可以逐步處理和生成。例如，在進行一個簡單的機器學習項目時，我們可以將整個過程分解為數據收集、數據清理、模型選擇、模型訓練和模型評估等步驟。這樣，模型可以逐步處理每個步驟，生成的內容更加精確和有條理。
範例
Prompt：請逐步解釋如何進行一個簡單的機器學習項目，從數據收集到模型評估。
步驟1：數據收集
步驟2：數據清理
步驟3：模型選擇
步驟4：模型訓練
步驟5：模型評估其次，分解提示還能夠幫助模型更好地組織和生成內容。通過將複雜任務分解為簡單步驟，模型可以按照預設的順序逐步生成內容，避免了不必要的重複和混亂。例如，在撰寫一篇關於氣候變遷的文章時，我們可以將文章分解為幾個部分，包括氣候變遷的定義、原因、影響和應對措施。這樣，模型可以按照這些部分逐步生成內容，確保內容的組織性和一致性。
範例
Prompt：撰寫一篇關於氣候變遷的文章，包含以下部分：
1. 定義
2. 原因
3. 影響
4. 應對措施此外，分解提示還可以通過設置具體的子任務來引導模型生成內容。例如，在進行數據分析時，我們可以將整個過程分解為數據收集、數據清理、數據分析和結果解釋等步驟。這樣，模型可以按照這些步驟逐步生成內容，確保每個步驟的內容都完整且準確。
範例
Prompt：請逐步解釋如何進行數據分析，從數據收集到結果解釋。
步驟1：數據收集
步驟2：數據清理
步驟3：數據分析
步驟4：結果解釋案例研究和實踐應用是展示分解提示有效性的重要方法。通過展示實際應用中的成功案例，我們可以更好地理解和應用分解提示。例如，在進行一個機器學習項目時，我們可以展示整個過程的每個步驟，從數據收集到模型評估，這樣讀者可以直觀地理解和應用這些步驟。
範例
Prompt：請提供一個具體的案例，展示如何進行一個機器學習項目。
案例：在處理客戶流失預測項目時，我們首先收集了過去三年的客戶數據。接著，對數據進行了清理，包括處理缺失值和異常值。然後，我們選擇了適合的模型，如邏輯回歸和隨機森林，並對模型進行了訓練和測試。最終，我們根據模型的表現選擇了隨機森林作為最終模型，並對結果進行了解釋和分析。總結來說，分解提示是一種處理複雜任務的有效策略，通過將複雜任務分解為簡單步驟， Google Gemini 能夠逐步處理並生成高質量的輸出。通過合理設計和使用分解提示，我們可以顯著提升模型的輸出質量和一致性，使其更好地滿足我們的需求。
提示迭代
提示迭代是逐步改進提示質量的重要過程，通過不斷迭代，我們可以優化提示，從而獲得更好的模型輸出。首先，提示迭代的過程包括多次修正和改進提示，以達到預期的效果。這一過程需要不斷測試和反饋，確保每次迭代都能夠提升提示的質量。例如，在撰寫一篇關於可再生能源的文章時，我們可以從初始提示開始，根據生成的輸出進行修改和調整，逐步增加細節和明確指示，最終生成符合預期的高質量內容。
範例
初始Prompt：請撰寫一篇關於可再生能源的文章。
改進Prompt：請撰寫一篇1500字的文章，詳細探討五種主要可再生能源的優缺點及應用場景。其次，提示迭代的重要性在於它能夠逐步改進提示的效果，使生成的內容更加精確和符合需求。通過不斷迭代，我們可以逐步改進提示的質量，確保每次迭代都能夠提升輸出的質量和一致性。例如，初始提示可能只是要求模型撰寫一篇關於可再生能源的文章，但經過多次迭代後，我們可以增加更多的細節和指示，如要求文章包括五種主要可再生能源的優缺點及應用場景。這樣，最終生成的內容會更加完整和精確。
範例
Prompt1：請撰寫一篇關於太陽能的文章。
Prmopt2：請撰寫一篇1500字的文章，詳細探討太陽能的定義、歷史發展、應用、優缺點和未來前景。此外，提示迭代還能夠幫助我們發現和解決提示中的問題。通過不斷測試和反饋，我們可以發現提示中的不足之處，並通過迭代進行改進。例如，在撰寫一篇技術報告時，我們可能發現初始提示生成的內容過於簡單或不相關，通過迭代我們可以逐步增加更多的細節和指示，最終生成符合預期的高質量內容。
範例
初始Prompt：請撰寫一篇技術報告。
改進Prompt：請撰寫一篇包含以下部分的技術報告：
1. 引言
2. 研究方法
3. 結果分析
4. 結論及建議逐步改進提示的技巧包括添加更多細節、提供範例及明確指示等。例如，在撰寫一篇關於太陽能的文章時，我們可以從初始提示開始，根據生成的輸出進行修改和調整，逐步增加更多的細節和指示，如要求文章包括太陽能的定義、歷史發展、應用、優缺點和未來前景。這樣，最終生成的內容會更加完整和精確。
範例
初始Prompt：請撰寫一篇關於太陽能的文章。
改進Prompt：請撰寫一篇1500字的文章，詳細探討太陽能的定義、歷史發展、應用、優缺點和未來前景。總結來說，提示迭代是逐步改進提示質量的重要過程，通過不斷迭代，我們可以優化提示，從而獲得更好的模型輸出。通過合理設計和使用提示迭代，我們可以顯著提升模型的輸出質量和一致性，使其更好地滿足我們的需求。
結語
通過明確目標、設計清晰的指示、使用範例、指派角色、提供上下文資訊及進行系統指令，我們可以實現更高質量的 Google Gemini 內容生成。同時，結構化提示、解釋推理過程、分解提示及迭代改進提示，都是提升模型輸出質量的重要策略。希望本指南能夠幫助讀者在使用 Google Gemini 時，能夠更有效地設計和使用 Prompt，從而獲得最佳的應用效果。