जवाब जनरेट करने की सुविधा को कंट्रोल करने के विकल्प

अपने इस्तेमाल के उदाहरण और आपको किस लेवल का कंट्रोल चाहिए, इसके आधार पर जवाब जनरेट करने की सुविधा को कई तरीकों से कंट्रोल किया जा सकता है.

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के बारे में जानें, ताकि मॉडल को अपनी ज़रूरतों के हिसाब से आउटपुट जनरेट करने के लिए प्रेरित किया जा सके.

उदाहरण के लिए, किसी टास्क से जुड़ी काम की जानकारी को व्यवस्थित तरीके से देने का तरीका जानें.

मॉडल कॉन्फ़िगरेशन

मॉडल कॉन्फ़िगरेशन सेट करें, ताकि यह कंट्रोल किया जा सके कि मॉडल किस तरह से जवाब जनरेट करता है. कॉन्फ़िगरेशन के विकल्प, इस्तेमाल किए जा रहे मॉडल और उसकी क्षमता के हिसाब से तय होते हैं. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

• Gemini मॉडल के लिए, पैरामीटर कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं. जैसे, ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन, बार-बार आउटपुट टोकन मिलने की संभावना वगैरह.

• मल्टीमॉडल आउटपुट देने वाले Gemini मॉडल (जैसे, "Nano Banana" मॉडल या Gemini Live API मॉडल) के लिए, जवाब के टाइप (ऑडियो, टेक्स्ट या इमेज) और ऑडियो जवाबों में इस्तेमाल की गई आवाज़ को भी कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. हालांकि, ऐसा सिर्फ़ तब किया जा सकता है, जब यह सुविधा उपलब्ध हो.

• Gemini मॉडल के लिए, सोचने की क्षमता होती है. इसलिए, सोचने से जुड़ा कॉन्फ़िगरेशन भी तय किया जा सकता है. इसमें सोचने का लेवल (या Gemini 2.5 मॉडल के लिए सोचने का बजट) और सोच के बारे में खास जानकारी शामिल करनी है या नहीं, यह तय करना शामिल है.

सुरक्षा सेटिंग

सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, ऐसे जवाब मिलने की संभावना को कम करें जिन्हें नुकसान पहुंचाने वाला माना जा सकता है. इन सेटिंग की मदद से, नफ़रत फैलाने वाली भाषा, उत्पीड़न, साफ़ तौर पर सेक्शुअल ऐक्ट दिखाने वाले कॉन्टेंट, और खतरनाक कॉन्टेंट के लिए आउटपुट को कंट्रोल किया जा सकता है.

उदाहरण के लिए, ऐसे जवाबों को ब्लॉक किया जा सकता है जिनमें नुकसान पहुंचाने वाले सामान, सेवाओं, और गतिविधियों का प्रमोशन किया गया हो या उनके लिए ऐक्सेस दिया गया हो.

सिस्टम के निर्देश

मॉडल के व्यवहार को कंट्रोल करने के लिए, सिस्टम इंस्ट्रक्शन सेट करें. यह सुविधा, "प्रस्तावना" की तरह होती है. इसे मॉडल को असली उपयोगकर्ता से मिलने वाले किसी भी निर्देश से पहले जोड़ा जाता है.

उदाहरण के लिए, मॉडल को इस तरह जवाब देने के लिए कहा जा सकता है जैसे वह कोई समुद्री डाकू हो. इसके अलावा, उसे किसी खास फ़ॉर्मैट में जवाब देने के लिए भी कहा जा सकता है.

जवाब के स्कीमा का इस्तेमाल करके स्ट्रक्चर्ड आउटपुट

किसी खास आउटपुट स्कीमा के बारे में बताने के लिए, प्रॉम्प्ट के साथ रिस्पॉन्स स्कीमा पास करें. इस सुविधा का इस्तेमाल आम तौर पर, JSON आउटपुट जनरेट करने के लिए किया जाता है. हालांकि, इसका इस्तेमाल क्लासिफ़िकेशन टास्क के लिए भी किया जा सकता है. जैसे, जब आपको मॉडल से किसी खास लेबल या टैग का इस्तेमाल करवाना हो.