全面自動化提示優化工作流程：結合Gemini Flash、少量示例選擇及演化指令搜索
今次教學將焦點由傳統的提示語設計轉移，改為以程式化方式處理提示語，將提示視為可調整的參數，而非固定文本。與其憑直覺嘗試哪條指令或示例效果最佳，不如圍繞Gemini 2.0 Flash建立一個優化迴圈，透過實驗、評估，自動挑選最強的提示組合。過程中，我們可見模型逐步提升，證明當提示工程與數據驅動搜尋結合，而非單憑直覺時，其威力更為強大。完整代碼可參考官方GitHub。
首先，我們導入必要的函式庫，並定義setup_gemini輔助函數來配置Gemini 2.0 Flash模型。同時，設計Example和Prediction兩個數據類來清晰結構化地表示數據集條目與模型輸出。
接著，透過create_dataset函數建立一個涵蓋正面、負面及中性情緒的小型多樣化訓練及驗證數據集。再定義PromptTemplate類，將指示語、少量示例和當前查詢組合成一條完整提示，並能靈活替換指令與示例，方便在優化過程中調整。
我們包裝Gemini模型為SentimentModel類，令其能像一般分類器般運作。此類透過提示模板格式化輸入文本，調用模型生成內容，並從回應中抽取情緒分類結果。同時加入evaluate方法，方便一次性計算模型在任一數據集上的準確率。
為了自動化提示優化，我們引入PromptOptimizer類。它事先定義一組候選指令語句，並實現select_best_examples方法，通過多次嘗試從訓練數據中挑選出多樣化且效果最佳的少量示例。另一方法optimize_instruction則用驗證集評分每條候選指令，選出表現最佳的指令。這將提示設計問題轉化為輕量級搜尋問題。
PromptOptimizer的compile方法結合最佳示例和指令，編譯成最優化的PromptTemplate。主函數main則負責配置模型、建立數據集，並分別評估零示例（zero-shot）、手動示例和自動優化後的提示模板。結果顯示優化後的模板在驗證集上準確率最高。程式同時列印出最終選出的指令和示例，並以實際測試句子展示模型預測效果。最後總結這套流程展現了程式化提示優化如何透過循環實驗、數據驅動，替代傳統靠試錯的提示設計。
總結而言，我們展示了如何建立一套可重複、依據實證的工作流程來設計高效提示。從脆弱的基線出發，透過迭代測試指令、挑選多樣示例，成功編譯出超越手動設計的優化模板。這證明提示工程不再是憑直覺的藝術，而是可以以精確、具信心及可擴展的方式進行。未來此管線可應用於更多任務、更豐富數據集及更先進的評分方法，實現更精細的提示工程。
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評論與啟發
這篇教學展示了提示工程的未來方向：從人工手動編寫，轉向以演算法和數據驅動的程式化優化。這種方法尤其適合當前大型語言模型越來越龐大、提示空間複雜度極高的趨勢。人工試錯不僅耗時，且難以保證結果最優。透過自動化搜尋最佳指令和示例集合，不但提升模型的性能，也為提示設計帶來了科學性和系統性。
此外，本文的做法提供了一個可擴展框架，未來可以結合更複雜的優化策略，如基於強化學習的提示調整、多目標優化，甚至結合人類反饋循環。這將讓提示工程不再只是靈感閃現的藝術，而成為可度量、可迭代的工程學科。
對香港及華語地區的AI從業者而言，這種方法尤其值得借鑒。隨著本地AI應用需求多元化，如何快速且有效地優化對話、文本生成等提示，成為提升產品競爭力的關鍵。未來我們或可嘗試將此框架本地化，結合中文語境特有的語言風格和用戶需求，打造更貼合市場的智能交互系統。
總結來說，這篇教程不僅是技術展示，更是對提示工程本質的反思與革新，值得所有AI開發者深入研究與實踐。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
