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在人工智能领域，Prompt工程已成为连接人类意图与机器理解的关键桥梁。Google Cloud的Vertex AI平台，为开发者提供了强大的工具来设计和优化Prompt，从而构建出更智能、更高效的AI应用。本文将深入探讨Vertex AI Prompt Design Challenge Lab，带您一步步掌握Prompt工程的核心技术，并分享一些最佳实践，助您在AI的世界里取得更大的成功。

Prompt Design Challenge Lab要点

使用Vertex AI平台构建Gemini图像分析工具和标语生成器

学习Prompt工程的核心技术，包括Prompt设计、优化和迭代

掌握Gemini模型的应用，提升AI应用的生成能力和分析能力

了解Prompt设计中的最佳实践，避免常见问题，提高AI应用的质量和效率

体验AI工具在学习中的应用，提升学习效率和效果

Vertex AI Prompt设计挑战实验室详解

什么是Vertex AI Prompt设计？

vertex ai prompt设计，简单来说，就是利用vertex ai平台提供的工具和功能，设计和优化用于驱动ai模型的prompt。一个好的prompt能够引导ai模型生成更准确、更有用的结果。vertex ai提供了一系列工具，帮助开发者进行prompt的创建、测试、评估和管理。prompt设计的目标，是让ai模型更好地理解用户的意图，并生成符合用户期望的答案。

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通过Vertex AI，开发者能够实现：

• 图像分析：利用Gemini模型分析图像内容，提取关键信息。
• 文本生成：生成具有吸引力的标语，用于广告和营销。
• Prompt优化：通过调整Prompt参数，提高AI模型的性能和准确性。

挑战实验室：构建Gemini图像分析工具

挑战实验室的目标是让学员通过实际操作，掌握Vertex AI Prompt设计的技能。其中一项关键任务是构建Gemini图像分析工具。

准备工作：

1. 启动实验室：点击“Start Lab”按钮，开始实验。
2. 开启隐身模式：为了保证实验的顺利进行，建议在Chrome隐身模式下进行。
3. 登录Google Cloud Console：使用实验室提供的用户名和密码登录Google Cloud Console。
4. 同意条款：在Google Cloud Console界面，勾选同意条款，然后点击“Agree and Continue”。

配置Vertex AI

1. 导航至Vertex AI：在Google Cloud Console的导航菜单中，找到“Vertex AI”并点击。
2. 创建Prompt：在Vertex AI界面，点击“Create Prompt”，进入Prompt设计界面。
3. 配置Gemini模型：在Prompt设计界面的右侧面板，确认模型名称为“gemini-2.0-flash-001”。
4. 选择区域：展开“Advanced”选项，确保选择的区域与实验手册中指定的区域一致。如果出现错误，及时进行调整。

添加图像素材：

1. 添加媒体文件：在Prompt设计界面的Prompt区域，点击“Add Media”图标。
2. 导入云存储图像：选择“Import from Cloud Storage”选项，然后选择实验手册中提供的图像文件“cymbal-product-image.png”。
3. 添加Prompt指令：在Prompt输入框中，输入指令“Describe the image in 20 words”。

通过以上步骤，您就可以成功构建一个基于Gemini模型的图像分析工具。

使用Python代码扩展图像分析功能

生成图像分析代码并调整Prompt

Vertex AI的强大之处在于它不仅提供图形界面，还允许开发者使用代码进行更精细的控制。以下是如何生成代码并调整Prompt的步骤：

1. 创建Jupyter Notebook：在Vertex AI Workbench中，创建一个新的Jupyter Notebook，并将其命名为“image-analysis.ipynb”。确保kernel设置为Python 3。

2. 复制并粘贴代码：从Vertex AI Prompt管理页面复制Python代码，并粘贴到Jupyter Notebook中。

3. 安装依赖：在Jupyter Notebook中运行以下命令，安装必要的Python包：pip install --upgrade google-genai。

4. 调整Prompt参数：根据您的需求，调整代码中的Prompt参数，例如top_p、temperature和max_output_tokens。这些参数会影响AI模型生成结果的多样性和长度。

5. 运行代码：运行Jupyter Notebook中的代码，查看图像分析结果。

6. 实验不同的Prompt组合：通过调整不同的Prompt组合和参数，探索AI模型生成结果的多样性和准确性。

修改图像分析提示

1. 添加关键词“Nature”：修改图像分析提示，要求生成的标语包含关键词“Nature”。
2. 调整输出长度：修改代码，限制输出结果的长度不超过10个单词。

通过以上步骤，您可以利用Python代码，对图像分析工具进行更高级的定制和优化。

如何利用Gemini模型创建标语？

打造引人注目的产品标语

除了图像分析，Vertex AI还可以用于生成引人注目的产品标语。以下是具体步骤：

1. 创建新的Prompt：在Vertex AI界面，点击“Create Prompt”，创建一个新的Prompt设计。
2. 输入系统指令：在系统指令框中，输入以下内容：Cymbal Direct is partnering with an outdoor gear retailer. They're launching a new line of products designed to encourage young people to explore the outdoors. Help them create catchy taglines for this product line.
3. 添加示例：为了引导AI模型生成符合期望的标语，可以添加一些示例。在Prompt设计界面的Prompt区域，点击“Add Examples”图标，然后输入以下示例：
   • 输入：Write a tagline for a durable backpack designed for hikers that makes them feel prepared. Consider styles like minimalist.
   • 输出：Built for the Journey: Your Adventure Essentials.
4. 设计Prompt参数：根据您的需求，设计Prompt参数，以定制生成的标语。例如，可以指定产品属性（耐用、轻便）、目标受众（年轻探险家、家庭）和情感共鸣（赋能、连接）。

下表总结了该过程：

步骤	描述
1	创建新的Prompt设计
2	输入系统指令，描述产品和目标受众
3	添加示例，引导AI模型生成符合期望的标语
4	设计Prompt参数，定制生成的标语
5	点击提交按钮，生成标语选项

实验不同的Prompt组合：可以尝试不同的Prompt组合，以生成更多样化、更具创意的标语。

Vertex AI Prompt Design的优缺点分析

? Pros

强大的平台支持：Vertex AI提供了一系列强大的工具和功能，支持Prompt的创建、测试、评估和管理。

灵活的模型选择：Vertex AI支持多种AI模型，包括Gemini，可以根据需求选择合适的模型。

代码扩展能力：Vertex AI允许开发者使用代码进行更精细的控制，实现Prompt的定制和优化。

自动化Prompt生成：利用AI模型自动生成Prompt，减少人工干预。

? Cons

学习曲线陡峭：Vertex AI的功能较为复杂，需要一定的学习成本。

Prompt设计难度：设计高质量的Prompt需要经验和技巧。

资源消耗较高：运行AI模型需要消耗一定的计算资源。

需要调整安全参数，温度等参数以减少潜在风险

常见问题解答

Vertex AI Prompt Design Challenge Lab是什么？

Vertex AI Prompt Design Challenge Lab是一个实践性学习项目，旨在帮助开发者掌握Prompt工程的核心技术，并构建出更智能、更高效的AI应用。

进行挑战实验室需要哪些准备工作？

在开始挑战实验室之前，需要启动实验室，开启隐身模式，登录Google Cloud Console，并同意相关条款。

如何配置Vertex AI环境？

需要在Google Cloud Console中导航至Vertex AI，创建Prompt，配置Gemini模型，并选择与实验手册一致的区域。

如何添加图像素材到Prompt？

在Prompt设计界面的Prompt区域，点击“Add Media”图标，选择“Import from Cloud Storage”选项，然后选择实验手册中提供的图像文件。

如何使用Python代码扩展图像分析功能？

需要在Vertex AI Workbench中创建一个新的Jupyter Notebook，复制并粘贴Python代码，安装必要的Python包，并调整Prompt参数。

如何生成引人注目的产品标语？

需要在Vertex AI界面创建一个新的Prompt设计，输入系统指令，添加示例，并设计Prompt参数，以定制生成的标语。

如何保证在不同任务中使用的区域设置一致？

在Vertex AI界面创建prompt，确保advanced区域设置和manual区域设置与project ID 界面显示的区域设置一致。

为什么Task 4 无法run全部cell?

Task 4需要找到正确的Cell, 从Vertex AI 拷贝代码到cell里, 并Run这个cell, 不能RUN全部

如何用copy来的提示词替换掉原本的提示词

点编辑，把原本的提示词删掉，然后粘贴你复制的提示词即可，然后保存。

相关问题

Prompt工程的未来发展趋势是什么？

Prompt工程的未来发展趋势将更加注重Prompt的自动化生成和优化，以及Prompt的跨模型和跨任务迁移。随着AI技术的不断发展，Prompt工程将成为连接人类与AI的关键桥梁，推动AI应用的普及和发展。 未来的Prompt工程可能包括以下方面： 自动化Prompt生成：利用AI模型自动生成Prompt，减少人工干预。 Prompt优化算法：开发更高效的Prompt优化算法，提高AI模型的性能。 Prompt知识库：构建Prompt知识库，共享和复用Prompt设计经验。 Prompt安全：研究Prompt安全问题，防止AI模型生成有害内容。 Prompt标准化：推动Prompt标准化，提高Prompt的可移植性和可维护性。 此外，随着AI模型的多样化，Prompt工程还需要考虑Prompt的跨模型和跨任务迁移，以实现更广泛的应用。总之，Prompt工程的未来发展将更加注重自动化、智能化和安全性，为AI应用的创新提供更强大的支持。