为什么一定要学习 Veo3 提示词工程？

很多开发者在初次使用 Veo3 提示词 时，往往把模型当成“万能黑盒”：
直接输入问题，期待模型给出完美答案。

但在真实工程环境中，不学习 Veo3 提示词工程几乎一定会遇到问题：

• Veo3 输出不稳定，结果难以复现

• JSON 输出格式经常错误，无法被程序解析

• Token 消耗不可控，调用成本不断上升

• 线上问题无法回溯，缺乏监控与回滚能力

Veo3 不是不能用，而是必须用对提示词。

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什么是 Veo3 提示词工程（Prompt Engineering）？

Veo3 提示词工程（Prompt Engineering） 并不是“调模型参数”，而是：

把模糊的人类需求，转化为 Veo3 可以稳定执行的工程指令。

在工程实践中，可以把 Veo3 Prompt 理解为：

• 一份接口协议

• 一套输入 / 输出约束

• 一个可版本化、可测试的配置

如果提示词无法被当作“工程配置”管理，那它迟早会成为系统不稳定的根源。

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Veo3 提示词工程核心原则：把输出当成接口返回值

设计 Veo3 提示词 时，一个非常实用的判断标准是：

这个输出，能不能被下游程序直接消费？

因此，你需要在提示词中明确：

• Veo3 输出格式（JSON / 代码 / 固定结构）

• 是否允许解释性文本

• 字数或 token 限制

• 缺失字段的处理方式（如 null）

这一步，是 Veo3 提示词工程与“随便提问”的根本区别。

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Veo3 system / user / assistant 的正确用法

Veo3 的提示词并不是一段文本，而是一个 分角色、分优先级的指令系统。

Veo3 system 消息设计规范（最重要）

system 消息拥有最高优先级，适合放置：

• Veo3 的总体目标

• 不可违背的规则

• 输出格式与 schema

• 语言与风格约束

示例：

你是一个信息抽取服务，只能输出合法 JSON，不允许任何解释性文本。

所有“必须遵守”的规则，一定要写在 system。

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Veo3 user 消息：承载业务输入

user 消息用于放置：

• 原始文本

• 用户问题

• 动态业务参数

user 不适合承载规则，否则会被对话历史稀释。

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Veo3 assistant 消息：Few-shot 示例

assistant 消息常用于：

• Few-shot 示例

• 标准输出样例

• 中间步骤演示

在分类、抽取等任务中，few-shot 可以显著提升 Veo3 输出稳定性。

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Veo3 常见提示词套路

Veo3 结构化信息抽取提示词（JSON 输出）

适用场景：合同、简历、日志、发票解析

工程要点

• 明确 JSON 输出

• 统一缺失字段规则

• 后端做 JSON Schema 校验

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Veo3 文本分类提示词（标签 + 置信度）

Veo3 提示词最佳实践

• label 必须是有限集合

• 建议加入 3–5 个 few-shot 示例

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Veo3 摘要生成提示词（长度可控）

如果不限制字数，Veo3 默认会生成冗长文本，直接影响成本。

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Veo3 代码生成提示词（可自动测试）

把测试用例写进提示词，是降低语义偏差的关键技巧。

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Veo3 提示词常见错误与修正方案

Veo3 提示词错误 1：需求模糊

表现：输出冗长、跑题
修正：明确写清楚“不需要什么”，如“不要解释”

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Veo3 提示词错误 2：规则放在 user 消息

修正：
核心规则一律放 system，system 需要可版本化管理。

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Veo3 提示词错误 3：复杂任务不给结构

修正：

• 拆分步骤

• 或先给出验收要点

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Veo3 提示词错误 4：JSON 输出不稳定

修正：

• 给 exact schema

• 给示例输出

• 后端校验失败即重试

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Veo3 提示词错误 5：上下文过长导致成本飙升

修正：

• 向量检索 Top-K

• 长文本先摘要再处理

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Veo3 提示词错误 6：单次调用就信结果

修正：
引入 生成 → 校验 → 修正 的最小闭环。

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Veo3 提示词工程进阶：多轮校验与自我修正

在生产环境中，单次 Veo3 调用并不可靠。
一个稳定的 Veo3 提示词工程流程是：

1. Veo3 生成候选结果

2. 第二轮提示词只做校验（格式 / 事实）

3. 校验失败 → 要求 Veo3 修正

必须限制最大重试次数，防止成本失控。

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Veo3 提示词如何控制输出风格与字数？

实战建议包括：

• 明确字数上限（如“不超过 80 字”）

• 关键字段强制键值对

• 长输出先要点后细节

• 抽取、分类任务使用低 temperature

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Veo3 提示词版本化与工程实践

把 Veo3 Prompt 当成工程配置管理：

• 提示词版本号

• A/B 测试

• 自动回归样例

• Token 成本与失败率监控

这是 Veo3 提示词工程走向规模化的前提。

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实战案例：用 Veo3 提示词抽取合同要点

完整流程如下：

1. 定义输出 schema

2. system 固化时间与金额格式

3. 合同分片 + 向量检索

4. JSON 校验 + 自动修正

5. 封装为 API 服务

最终实现：
✔ 输出稳定
✔ 可监控
✔ 可审计

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Veo3 提示词工程自检清单（Checklist）

1. 是否把核心规则写入 system？

2. 是否定义了严格输出格式？

3. 是否处理缺失字段？

4. 是否控制字数与语言？

5. 是否对长文本做检索或摘要？

6. 是否有自动校验与回退？

7. 是否支持版本管理与回归测试？

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Veo3 提示词工程的真正价值

当你把 Veo3 提示词 当成工程协议，
把 Veo3 当成一个 可约束、可测试的系统组件，
模型输出就会从“偶尔可用”，变成：

稳定、可复现、可规模化的生产能力。