Strukturierte Ausgabe für hybride Funktionen in Web-Apps generieren

Gemini-Modelle geben Antworten standardmäßig als unstrukturierten Text zurück. Für einige Anwendungsfälle ist jedoch strukturierter Text wie JSON erforderlich. Möglicherweise verwenden Sie die Antwort für andere nachgelagerte Aufgaben, für die ein etabliertes Datenschema erforderlich ist.

Damit die generierte Ausgabe des Modells immer einem bestimmten Schema entspricht, können Sie ein Schema definieren, das als Vorlage für Modellantworten dient. Sie können dann Daten direkt aus der Ausgabe des Modells extrahieren, ohne dass eine umfangreiche Nachbearbeitung erforderlich ist.

Hier einige Beispiele:

• Sorgen Sie dafür, dass die Antwort eines Modells gültiges JSON enthält und Ihrem bereitgestellten Schema entspricht.
  Das Modell kann beispielsweise strukturierte Einträge für Rezepte generieren, die immer den Rezeptnamen, die Zutatenliste und die Zubereitungsschritte enthalten. Anschließend können Sie diese Informationen leichter parsen und in der Benutzeroberfläche Ihrer App anzeigen.

• Einschränken, wie ein Modell bei Klassifizierungsaufgaben reagieren kann.
  Sie können das Modell beispielsweise Text mit einer bestimmten Gruppe von Labels annotieren lassen (z. B. eine bestimmte Gruppe von Enums wie positive und negative) anstelle von Labels, die das Modell generiert (die eine gewisse Variabilität aufweisen können, z. B. good, positive, negative oder bad).

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie strukturierte Ausgaben (z. B. JSON und Enums) in Ihren hybriden Erfahrungen für Web-Apps generieren.

Hinweis

Achten Sie darauf, dass Sie den Startleitfaden für die Entwicklung hybrider Erlebnisse durchgearbeitet haben.

Konfiguration für strukturierte Ausgabe festlegen

Das Generieren strukturierter Ausgaben (wie JSON und Enums) wird für die Inferenz sowohl mit cloudbasierten als auch mit On-Device-Modellen unterstützt.

Verwenden Sie für die hybride Inferenz sowohl inCloudParams als auch onDeviceParams, um das Modell so zu konfigurieren, dass es mit strukturierter Ausgabe antwortet. Verwenden Sie für die anderen Modi nur die entsprechende Konfiguration.

• Für inCloudParams: Geben Sie die entsprechende responseMimeType (z. B. application/json) sowie die responseSchema an, die das Modell verwenden soll.

• Für onDeviceParams: Geben Sie die responseConstraint an, die das Modell verwenden soll.

JSON-Ausgabe

Im folgenden Beispiel wird die allgemeine JSON-Ausgabe für die hybride Inferenz (in diesem Beispiel PREFER_ON_DEVICE) angepasst:

import {
  getAI,
  getGenerativeModel,
  Schema
} from "firebase/ai";

const jsonSchema = Schema.object({
 properties: {
    characters: Schema.array({
      items: Schema.object({
        properties: {
          name: Schema.string(),
          accessory: Schema.string(),
          age: Schema.number(),
          species: Schema.string(),
        },
        optionalProperties: ["accessory"],
      }),
    }),
  }
});

const model = getGenerativeModel(ai, {
  mode: InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE,
  inCloudParams: {
    generationConfig: {
      responseMimeType: "application/json",
      responseSchema: jsonSchema
    },
  }
  onDeviceParams: {
    promptOptions: {
      responseConstraint: jsonSchema
    }
  }
});

// ...

Enum-Ausgabe

Im folgenden Beispiel wird das allgemeine Beispiel für die Enum-Ausgabe an die hybride Inferenz angepasst (in diesem Beispiel PREFER_ON_DEVICE):

import {
  getAI,
  getGenerativeModel,
  Schema
} from "firebase/ai";

const enumSchema = Schema.enumString({
  enum: ["drama", "comedy", "documentary"],
});

const model = getGenerativeModel(ai, {
  mode: InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE,
  inCloudParams: {
    generationConfig: {
      responseMimeType: "text/x.enum",
      responseSchema: enumSchema
    },
  }
  onDeviceParams: {
    promptOptions: {
      responseConstraint: enumSchema
    }
  }
});

// ...