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理財

Gemini 3官方提示詞指南來了!改掉長文敘述習慣,8招進階寫法讓AI回答切中核心

數位時代

更新於 2025年12月17日10:11 • 發布於 2025年12月17日10:01

Google 官方的開發者教學文件中,針對最新一代 AI 模型 Gemini 3 釋出了詳盡的「提示詞設計指南」(Prompt Design Guide)。Google 指出,隨著模型演進至具備高階推理能力,使用者必須跟著「換腦」,從隨興的聊天模式轉向精密、系統性的「工程模式」,讓AI能夠生成更具邏輯、精確的回覆,也大幅降低錯誤率。

以下整理出官方推薦的8大重點與實戰範例,帶你一步步拆解怎麼寫最精準的提示詞:

一、善用「結構化標籤」

Google指出,Gemini 3 對於結構清晰的指令反應最佳,建議放棄傳統「寫作文」式的冗長提問, 改用 XML 風格標籤(如 < context >、< task > )或 Markdown 格式,將背景資訊、任務目標與限制條件明確區隔,幫助AI模型一眼看懂哪些是指令,哪些是參考資料。

【實戰範例】

二、建立「代理工作流」,強制模型先思考再行動

針對複雜任務,指南提出了「代理工作流」(Agentic Workflows)的概念。 在提示詞中明確要求AI在給出最終答案前,必須先進行邏輯分析、風險評估或擬定大綱,最後才執行動作。 這種「思維鏈」(Chain of Thought)的強制執行,能大幅降低 AI 胡言亂語(幻覺)的機率。

【實戰範例】

【文字範例】

在回答前,請依序執行:
計畫:將目標拆解為子任務。
執行:執行計畫。
驗證:檢查輸出是否符合用戶要求。
格式化:呈現最終答案。

三、「少量樣本提示」仍是黃金法則

「舉例」比說明更有效。指南強調,提供「少量樣本」(Few-Shot),也就是 在指令中包含1、2個理想的「問題 + 答案」的範例,能讓模型迅速掌握你想要的格式、語氣和邏輯 ,比單純用文字描述規則(Zero-Shot)來得精準許多。

【實戰範例】

四、賦予上下文脈絡

模型無法通靈,若不提供背景資料,AI 只能給出通用的廢話。

  • 貼上參考資料: 不要問通用的維修問題。直接把「產品說明書」貼給它,要求它「根據上述資料」回答,這樣能大幅降低錯誤率。

【實戰範例】

  • 使用標籤: 當你丟給 AI 一堆文字時,它可能分不清楚哪句是英文、哪句是中文,這時可以使用「English:」或「Answer:」等前置詞標籤,標示哪裡是資料、哪裡是你期待的答案區塊。

【實戰範例一】

沒有前置詞:
蘋果 Apple ➤ AI 可能會困惑是翻譯還是單純列清單
加上前置詞:
中文: 蘋果 English: Apple ➤ AI 秒懂這是語言對照

【實戰範例二】

情境: 你想要 AI 做選擇題。
做法: 寫出題目,選項:(A) 大 (B) 小。The answer is:
結果: 因為你已經寫了 The answer is:(答案是:),AI 就會順勢接 (A) 大 或 (B) 小。就不會廢話說:「好的,經過分析後,我認為這題的答案應該是…」。

五、以「起手式」定調輸出架構

想要讓 AI 產出特定的版面(如階層式大綱、清單或表格),光用「請給我大綱」指令可能不夠,AI 往往會給出它自己喜歡的格式。

最有效的作法是利用 AI 的「續寫特性」,直接寫下你想要的開頭。當你給了第一行格式,模型為了讓文章連貫,就必須被迫模仿你的標號系統(如羅馬數字、縮排、星號)繼續寫下去。這就像是幫 AI 架好骨架,讓它負責填肉。

【實戰範例】

情境:我想寫一篇關於蜂鳥的文章大綱,指定用「羅馬數字 + 項目符號」的格式
提示: 建立一份關於蜂鳥的文章大綱。 I. 前言 * (注意:這裡故意打出第一行的開頭星號,引導模型接下去)
模型回覆:
- 開場白:以一個關於蜂鳥的迷人事實做為開頭…
- 背景:簡短介紹蜂鳥…
- 主旨句:說明文章的重點… II. 外觀與辨識 … (模型自動依據您給的星號格式,完成了後續的大綱)

六、拆解複雜任務

當一個提示太複雜時,模型容易出錯,透過以下方式,逐步引導AI一步步拆解問題。

  • 拆解指令步驟: 不要把所有要求擠在一段,將大任務拆成「摘要」→「翻譯」→「格式化」三個連續的小提示。
  • 提示鏈: 將步驟 A 的輸出,當作步驟 B 的輸入。
  • 分段處理: 遇到長篇文件,先分段讓 AI 處理,最後再將結果合併,準確度會比一次做完高得多。

七、採用正向表述

Google 指出,與其告訴模型「不要使用被動語態」、「不要使用負面詞彙」(負面模式),不如直接展示「請使用主動語態」、「請使用正面詞彙」(正面模式)。

【實戰範例】

八、參數設定反直覺,維持「溫度 1.0」

是指南中最反直覺的技術細節。過去為了讓模型在數學或邏輯題上表現穩定,開發者習慣將「溫度」(Temperature,控制隨機性的參數)調低至 0。但 Google 警告,Gemini 3 的架構不同,調低溫度反而會破壞其推理能力,導致表現退化。官方建議即便處理邏輯任務,也應維持預設值 1.0。

*【實戰範例】**

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資料來源:Gemini API

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/蘇柔瑋

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