Puoi controllare la generazione delle risposte in vari modi a seconda del caso d'uso e del livello di controllo di cui hai bisogno.
Progettazione dei prompt
Scopri di più sulla progettazione dei prompt per influenzare il modello in modo che generi output specifici per le tue esigenze.
Ad esempio, scopri come fornire informazioni pertinenti associate all'attività in modo strutturato.
Configurazione modello
Imposta una configurazione del modello per controllare come il modello genera una risposta. Le opzioni di configurazione dipendono dal modello e dalla funzionalità che stai utilizzando. Ecco alcuni esempi:
Per i modelli Gemini, puoi configurare parametri come i token di output massimi, la probabilità di token di output ripetuti e così via.
Per i modelli Gemini in grado di generare output multimodali (come i modelli "Nano Banana" o i modelli Gemini Live API), puoi anche configurare il tipo di risposta applicabile (audio, testo o immagini) e la voce utilizzata nelle risposte audio (se applicabile).
Per i modelli Gemini in grado di pensare, puoi anche specificare una configurazione relativa al pensiero, incluso un livello di pensiero (o budget di pensiero per i modelli Gemini 2.5) e se includere riepiloghi dei pensieri.
Per i modelli Imagen, puoi configurare parametri come il numero di immagini da generare, le proporzioni, l'aggiunta di una filigrana e così via.
Impostazioni di sicurezza
Utilizza le impostazioni di sicurezza per regolare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose. Queste impostazioni possono aiutarti a controllare l'output per possibili incitamento all'odio, molestie, contenuti sessualmente espliciti e contenuti pericolosi.
Ad esempio, puoi bloccare le risposte che promuovono o consentono l'accesso a beni, servizi e attività dannosi.
Istruzioni di sistema
Imposta le istruzioni di sistema per guidare il comportamento del modello. Questa funzionalità è simile a un "preambolo" che aggiungi prima che il modello venga esposto a ulteriori istruzioni dell'utente finale.
Ad esempio, puoi indicare al modello di restituire le risposte come se fosse un pirata o di restituirle in un formato specifico.
Output strutturato utilizzando lo schema di risposta
Trasmetti uno schema di risposta insieme al prompt per specificare uno schema di output specifico. Questa funzionalità viene utilizzata più comunemente quando si genera output JSON, ma può essere utilizzata anche per attività di classificazione (ad esempio quando vuoi che il modello utilizzi etichette o tag specifici).