In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie den Vertex AI Prompt Optimizer verwenden, um die Leistung von Prompts automatisch zu optimieren, indem Sie die Systemanweisungen für eine Reihe von Prompts verbessern.
Mit dem Vertex AI-Prompt-Optimierer können Sie Ihre Prompts schnell und in großem Umfang verbessern, ohne Systemanweisungen oder einzelne Prompts manuell neu zu schreiben. Das ist besonders nützlich, wenn Sie Systemanweisungen und Prompts, die für ein Modell geschrieben wurden, mit einem anderen Modell verwenden möchten.
Wir bieten zwei Ansätze zur Optimierung von Prompts:
- Der Zero-Shot-Optimizer ist ein Echtzeit-Optimizer mit niedriger Latenz, der einen einzelnen Prompt oder eine einzelne Systemanweisungsvorlage verbessert. Es ist schnell und erfordert keine zusätzliche Einrichtung außer der Angabe Ihres ursprünglichen Prompts oder Ihrer Systemanweisung.
- Der datengesteuerte Optimizer ist ein iterativer Optimizer auf Batch-Aufgabenebene, der Prompts verbessert, indem er die Reaktion des Modells auf Stichproben von gelabelten Prompts anhand der angegebenen Bewertungs-Messwerte für das ausgewählte Zielmodell bewertet. Diese Funktion ist für die erweiterte Optimierung gedacht. Sie können die Optimierungsparameter konfigurieren und einige Beispiele mit Labels bereitstellen.
Diese Methoden sind für Nutzer über die Benutzeroberfläche oder das Vertex AI SDK verfügbar.
Unterstützte Zielmodelle für die Optimierung
Der Zero-Shot-Optimizer ist modellunabhängig und kann Prompts für jedes Google-Modell verbessern.
Der datengetriebene Optimierer unterstützt die Optimierung nur für allgemein verfügbare Gemini-Modelle.