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總覽

在挑戰研究室中，您會在特定情境下完成一系列任務。挑戰研究室不會提供逐步說明，您將運用從課程研究室學到的技巧，自行找出方法完成任務！自動評分系統 (如本頁所示) 將根據您是否正確完成任務來提供意見回饋。

在您完成任務的期間，挑戰研究室不會介紹新的 Google Cloud 概念。您須靈活運用所學技巧，例如變更預設值或詳讀並研究錯誤訊息，解決遇到的問題。

若想滿分達標，就必須在時限內成功完成所有任務！

這個實驗室適合參加過在 Agent Platform 設計提示詞課程的學員。準備好迎接挑戰了嗎？

測驗主題

• 精心設計有效的提示詞並使用參數，引導 Agent Studio 的生成式 AI 輸出內容。
• 運用 Gemini 模型製作實際行銷情境中的產品說明和標語。
• 檢查並執行從 Agent Studio 匯出的 Python 程式碼，掌握生成式 AI 導入作業的基本概念。
• 使用 Jupyter Notebooks 測試並修改生成式 AI 程式碼。

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

挑戰情境

您任職於一家教育內容新創公司，專長是協助學員與自然環境互動。您與 Cymbal Direct 合作，這家線上零售商正推出全新系列的戶外用品和服飾，其設計宗旨是鼓勵年輕人探索及接觸大自然。

Cymbal Direct 希望運用生成式 AI，為這個全新產品系列打造行銷廣告活動。您的工作是協助他們在 Google Cloud 的 Agent Platform 平台開發出一組工具，簡化下列內容的生成過程：

• 引起共鳴的產品說明：使用圖片分析來構思一小段敘述文字，展現產品理念及身處大自然的感受。
• 吸睛標語：聚焦於產品功能、目標對象，以及期望引發的情緒反應。

工作 1：建構 Gemini 圖片分析工具

在本節中，您將使用 Agent Studio 的 模型建立範本，用來分析 Cymbal Direct 產品的圖片。目標是從圖片汲取靈感，生成不同類型的文字敘述選項，例如簡單資訊或能引起共鳴和情緒的詞句。

工作：

1. 在 Agent Studio 利用 模型設定提示詞，分析 Cymbal Direct 的產品圖片 (已在 Google Cloud Storage 提供)，並依據這個圖片生成多則不同的敘述文字。

專為這項工作提供的圖片位於 。

2. 嘗試不同提示詞來生成下列項目：

   • 以圖片為靈感的簡短文字敘述。
   • 適合廣告的吸睛詞句。
   • 富含詩意的描述，適合用於以大自然為主軸的廣告活動。

3. 評估並疊代測試：視需要調整提示詞與參數以便修正結果。

4. 將提示詞命名為 Cymbal Product Analysis。

5. 儲存提示詞：取得滿意的結果後，點按「儲存」並選取「」區域。

注意：請務必使用 模型執行這項工作！ 建構 Gemini 圖片分析工具。

工作 2：建構 Gemini 標語生成器

在這項工作中，您將使用 Agent Studio 的 模型，建立提示詞來生成數則不同的標語。目標是設計能自訂標語風格的提示詞，展現產品屬性、鎖定目標對象和引起情感共鳴。

工作：

1. 使用 模型建立新提示詞，為 Cymbal Direct 的全新產品系列打造自訂標語生成器。

2. 在「系統指示」方塊輸入下列內容：

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. 在提示詞中加入 2 個例子，引導輸出內容的風格。請為第一個例子新增下列輸入和輸出內容樣本，再使用這個範本加入另一個例子。

輸入內容	輸出內容
Write a tagline for a durable backpack designed for hikers that makes them feel prepared. Consider styles like minimalist.	Built for the Journey: Your Adventure Essentials.

4. 設計含有參數的提示詞，依下列要素自訂標語：

   • 產品屬性，例如耐用、輕便
   • 目標對象，例如熱愛冒險的年輕人、家庭
   • 情感共鳴，例如增強自信、產生歸屬感

5. 新增一則輸入內容和您的提示詞，然後點按「提交」按鈕，等 Gemini 生成一則標語。

6. 評估並疊代測試：

   • 測試不同參數組合，檢視生成的各種標語。
   • 依據結果微調提示詞的用字、增加更多參數選項或調整風格，取得您想要的結果。

7. 將提示詞命名為 Cymbal Tagline Generator Template。

8. 儲存提示詞：取得滿意結果後，點按「儲存」並選取「」區域。注意：如果提示詞已經自動儲存，請確認提示詞名稱正確無誤。

注意：請務必使用 模型執行這項工作！ 建構 Gemini 標語生成器。

工作 3：檢查圖片分析程式碼

在這項工作中，您將針對自己建立的圖片分析提示詞來檢查 Python 程式碼，藉此將提示詞修改得更具體，並在筆記本測試新的提示詞。

1. 前往 Google Cloud 控制台，依序點按「導覽選單」圖示 >「Agent Platform」>「Notebooks」。

2. 在左側導覽列中，點擊 Workbench。

3. 找出 執行個體，點按「Open JupyterLab」按鈕。

Workbench 執行個體的 JupyterLab 介面會在新瀏覽器分頁開啟。

注意：如果在 JupyterLab 沒有看見筆記本，請按照以下額外步驟重設執行個體：

1. 關閉 JupyterLab 的瀏覽器分頁，回到 Workbench 首頁。

2. 勾選執行個體名稱旁的核取方塊，然後點按「重設」。

3. 「開啟 JupyterLab」按鈕再次啟用後，等待一分鐘，然後點按「開啟 JupyterLab」。

3. 開啟名為 image-analysis.ipynb 的筆記本檔案，將核心設為「Python 3」。

4. 執行筆記本中所有儲存格，確保環境設定正確。

測試圖片分析程式碼

1. 前往「Agent Studio」頁面，返回您建立的「Cymbal Product Analysis」提示詞。

2. 點按頁面右側的「程式碼」。使用「Python」做為語言。

3. 將第二個程式碼儲存格複製到筆記本檔案的指定儲存格。

4. 執行程式碼，確認程式碼執行成功，輸出預期的內容。

注意：貼上程式碼後，記得將使用 API 金鑰的用戶端驗證區塊，換成使用 PROJECT_ID 和 LOCATION 的版本，如筆記本的 Markdown 儲存格所述。

修改圖片分析提示詞

1. 程式碼內會有一行介於三引號 (""") 間的文字，這是您目前的圖片分析提示詞。例如：

"""Describe this image with a focus on colors, textures, and the feeling it evokes."""

2. 現在請將提示詞修改得更具體。在程式碼儲存格內變更提示詞用字，讓輸出內容少於 10 個字。

3. 接著，修改提示詞程式碼，目標是生成最有創意、最特別、最讓人意想不到的圖片描述。

提示：您必須調整程式碼其中的一個參數，才能達到此目標！

4. 儲存程式碼變更。接著，在筆記本內重新執行程式碼儲存格，用新提示詞測試 Gemini。

5. 確認新的描述更短、更有創意。

注意：儲存筆記本檔案，才能通過進度檢查！ 檢查圖片分析程式碼。

工作 4：檢查生成標語的程式碼

在這項工作中，您將針對自己建立的標語提示詞，檢查 Python 程式碼。接著，您需要修改提示詞，加入具體的關鍵字，並在筆記本內測試新提示詞。

檢查標語生成器程式碼

1. 在 Workbench 執行個體中，開啟名為 tagline-generator.ipynb 的筆記本檔案，將核心設為「Python 3」。

2. 前往「Agent Studio」頁面，返回剛剛建立的「Cymbal Tagline Generator Template」提示詞。

3. 點按頁面右側的「程式碼」。使用「Python」做為語言。

4. 將第二個程式碼儲存格複製到筆記本檔案的指定儲存格。

5. 執行程式碼，確認程式碼執行成功，輸出預期的內容。

注意：貼上程式碼後，記得將使用 API 金鑰的用戶端驗證區塊，換成使用 PROJECT_ID 和 LOCATION 的版本，如筆記本的 Markdown 儲存格所述。

修改標語生成提示詞

1. 程式碼內會有多行介於三引號 (""") 間的文字，這是您目前的標語生成提示詞。

2. 現在請修改提示詞，納入具體關鍵字。修改最後一個「input」的內容，特別要求標語必須包含關鍵字 nature。

3. 儲存程式碼變更。接著，在筆記本內重新執行程式碼儲存格，用新提示詞測試語言模型。

4. 確認新的標語包含關鍵字 nature。

檢查生成標語的程式碼。 注意：如未出現分數，請等待幾分鐘，再點按「Check my progress」按鈕。

恭喜！

太棒了！您已順利完成實驗室。您成功協助 Cymbal Direct 在 Google Cloud 的 Agent Platform 平台打造一組工具，可輕鬆為全新產品系列製作能引發共鳴的產品說明和吸睛標語。您也在筆記本內測試及修改了圖片分析和標語生成的程式碼。做得好！

後續行動/瞭解詳情

歡迎參考下列資源，進一步瞭解 Gemini：

• Gemini 簡介
• Vertex AI 生成式 AI 說明文件
• 透過 YouTube 瞭解生成式 AI
• 探索 Vertex AI 教戰手冊，瀏覽及搜尋眾多精心挑選的生成式 AI 筆記本。
• 前往 Google Cloud 生成式 AI 存放區，查看其他筆記本和範例。

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2025 年 9 月 15 日

實驗室上次測試日期：2025 年 9 月 15 日

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