Google_Prompt Engineering_v7 (Google 提示词工程 PDF)

Google 发布了一份长达 69 页的白皮书，介绍 Prompt Engineering 及其最佳实践

在生产环境中编写 Prompt 时，强烈建议阅读这份白皮书：

零次、一次、少量 系统提示 思路链（CoT） 反应 代码提示 最佳实践

谷歌提示工程PDF文件仅供交流学习使用！

基本介绍

Google_Prompt Engineering_v7 是 Google 面向下一代 AI 应用推出的端到端提示工程解决方案，通过硬件算力、动态优化算法与生态工具的深度协同，解决了传统 Prompt 工程存在的效率瓶颈与扩展性难题。其价值体现在降低大模型应用门槛的同时，为复杂业务场景提供高精度、高可靠性的生成式 AI 服务

核心功能

Google_Prompt Engineering_v7 的技术定位与核心能力

1. 核心作用与功能

• (1) 高效模型调用与资源优 ‌硬件协同‌：依托 Google 第七代 TPU（TPU v7）的高算力特性（单芯片 FP8 算力达 4614TFlops），实现复杂 Prompt 的高效解析与推理加。 ‌动态算力分配‌：通过集群级扩展能力（峰值算力 42.5 ExaFlops），支持大规模并发 Prompt 任务处理，降低企业级 AI 应用成本‌ ‌
• (2) 多模态任务自动化‌ ‌跨模态推理‌：集成生成式 AI 技术，支持文档、图像、视频等数据的联合处理，例如从合同文本中提取条款并关联对应图表‌ ‌高精度输出‌：通过分步推理引擎（如 Chain-of-Thought 策略），在复杂任务中实现比传统 API 调用高 32% 的准确率‌ ‌
• (3) 动态 Prompt 优化‌ ‌实时反馈调整‌：结合用户行为数据与模型输出结果，自动修正 Prompt 的上下文限制或任务指令，减少幻觉（Hallucination）风险‌ ‌结构化输出控制‌：强制模型以 JSON、表格等格式返回数据，便于与下游业务系统集成‌ ‌
• (4) 生态工具链整合‌ ‌开发框架兼容‌：支持与 Langchain 等工具的无缝对接，实现模块化任务编排（如串联数据预处理、Prompt 生成、结果后处理）‌ ‌权限与安全管控‌：通过 OAuth 2.0 等协议管理 API 调用权限，确保企业数据在 Prompt 交互中的合规

2. 典型应用场景

‌- 企业级智能客服‌ 结合多轮对话历史动态生成 Prompt，提升上下文理解准确性‌

‌- 自动化文档处理‌ 解析法律合同、财务报告时，通过分步推理识别关键条款与潜在风险点‌

‌- 跨模态内容生成‌ 根据图像描述生成营销文案，或基于视频内容自动生成多语言字幕‌

‌- 开发效率提升‌ 为工程师提供代码补全提示模板，减少重复性编码工作‌