استخدام إعدادات النموذج للتحكّم في الردود

في كل طلب إلى نموذج، يمكنك إرسال إعدادات النموذج للتحكّم في كيفية إنشاء النموذج للردّ. يتيح كل نموذج خيارات ضبط مختلفة، مثل ضبط maxOutputTokens أو إعدادات مخصّصة للتفكير أو طرق الاستجابة أو الصور أو الكلام أو رصد النشاط الصوتي (VAD).

في معظم حالات الاستخدام، عند الوصول إلى نموذج Gemini، يمكنك ضبط النموذج باستخدام GenerationConfig. ومع ذلك، إذا كنت بصدد ضبط نموذج Gemini Live API، عليك استخدام LiveGenerationConfig.

توضّح هذه الصفحة كيفية ضبط إعدادات نماذج Gemini وتوفّر جدولاً بالمعلَمات المتاحة.

الانتقال إلى إعدادات Gemini الانتقال إلى إعدادات Gemini Live API

‫GenerationConfig لـ Gemini نموذج

انقر على مزوّد خدمة Gemini API لعرض المحتوى والرمز البرمجي الخاصَّين بالمزوّد على هذه الصفحة.

يمكنك ضبط GenerationConfig لمعظم نماذج Gemini، بما في ذلك النماذج العامة ونماذج إنشاء الصور (Nano Banana) ونماذج تحويل النص إلى كلام (TTS).

يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة استخدام مثيل GenerativeModel. إذا أردت استخدام إعدادات مختلفة، عليك إنشاء مثيل جديد واستخدامه مع إعدادات مختلفة.

يعرض المثال التالي إعدادات نموذج أساسية جدًا. للاطّلاع على خيارات إضافية (خاصةً للنماذج المتخصّصة)، يُرجى مراجعة جدول المَعلمات المتاحة لاحقًا في هذه الصفحة.

Swift

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// For the latest general-use Gemini models, the following parameters are now unsupported:
// temperature, top-K, top-P, frequency penalty, presence penalty, and candidate count
let config = GenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"]
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// For the latest general-use Gemini models, the following parameters are now unsupported:
// temperature, top-K, top-P, frequency penalty, presence penalty, and candidate count
val config = generationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// For the latest general-use Gemini models, the following parameters are now unsupported:
// temperature, top-K, top-P, frequency penalty, presence penalty, and candidate count
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");

GenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// For the latest general-use Gemini models, the following parameters are now unsupported:
// temperature, top-K, top-P, frequency penalty, presence penalty, and candidate count
const generationConfig = {
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME",  generationConfig });

// ...

Dart

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// For the latest general-use Gemini models, the following parameters are now unsupported:
// temperature, top-K, top-P, frequency penalty, presence penalty, and candidate count
final generationConfig = GenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  generationConfig: generationConfig,
);

// ...

Unity

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// For the latest general-use Gemini models, the following parameters are now unsupported:
// temperature, top-K, top-P, frequency penalty, presence penalty, and candidate count
var generationConfig = new GenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: new string[] { "red" }
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

يمكنك تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Google AI Studio.

‫LiveGenerationConfig لـ Gemini Live API نموذج

انقر على مزوّد خدمة Gemini API لعرض المحتوى والرمز البرمجي الخاصَّين بالمزوّد على هذه الصفحة.

لا يمكن ضبط LiveGenerationConfig إلا عند استخدام نماذج Gemini Live API.

يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة استخدام مثيل LiveModel. إذا أردت استخدام إعدادات مختلفة، عليك إنشاء مثيل جديد واستخدامه مع إعدادات مختلفة.

يعرض المثال التالي إعدادات نموذج أساسية جدًا. للحصول على خيارات إضافية (مثل ضبط ميزة "رصد النشاط الصوتي")، يُرجى الاطّلاع على جدول المَعلمات المتاحة لاحقًا في هذه الصفحة.

Swift

اضبط قيم المَعلمات في liveGenerationConfig أثناء إعداد مثيل LiveModel:


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
let config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [.audio],
  speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)

// Specify the config as part of creating the `liveModel` instance.
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

يمكنك ضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voice("FENRIR"))
}

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance.
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

يمكنك ضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModality(ResponseModality.AUDIO);

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(new Voice("FENRIR")));

LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance.
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
          "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
          config
);

// ...

Web

اضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig أثناء إعداد مثيل LiveGenerativeModel:


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
const liveGenerationConfig = {
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  speechConfig: {
    voiceConfig: {
      prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
    },
  },
};

// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance.
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig,
});

// ...

Dart

يمكنك ضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveGenerativeModel.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
final config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
);

// Specify the config as part of creating the `liveGenerativeModel` instance.
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
  liveGenerationConfig: config,
);

// ...

Unity

يمكنك ضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
var config = new LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
  speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir")
);

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance.
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig: config
);

// ...

يمكنك تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Google AI Studio.



مَعلمات النماذج المتاحة

الجدول التالي هو نظرة عامة عالية المستوى على المَعلمات المتاحة لإعدادات النموذج. لا تنطبق بعض المَعلمات إلا على نماذج معيّنة.

المَعلمة الوصف القيود القيمة التلقائية
الطابع الزمني للصوت
audioTimestamp
تتيح هذه الميزة فهم الطوابع الزمنية لملفات الإدخال الصوتية فقط.

قيمة منطقية

لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام إعدادات GenerativeModel وكان نوع الإدخال ملفًا صوتيًا فقط.

false
الحد الأقصى لرموز الناتج المميّزة
maxOutputTokens

يحدّد الحد الأقصى لعدد الرموز المميّزة التي يمكن إنشاؤها في الردّ.

بالنسبة إلى gemini-4-argon، يبلغ الحدّ الأقصى التلقائي لعدد الرموز المميّزة الناتجة 32,768 رمز مميّز للطلبات غير المتعلّقة بالبث المباشر و65,536 رمز مميّز للطلبات المتعلّقة بالبث المباشر. يُرجى العِلم أنّ Firebase AI Logic لا يتيح بعد فك ترميز الملفات الطويلة، ولكن ستتوفّر هذه الميزة قريبًا.

--- ---
إيقاف التسلسلات
stopSequences
يحدّد قائمة بالسلاسل التي تطلب من النموذج إيقاف إنشاء المحتوى إذا تمت مصادفة إحدى السلاسل في الردّ.

لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام إعدادات GenerativeModel.

لا ينطبق ذلك على نماذج Nano Banana أو تحويل النص إلى كلام.

---
الإعدادات المتخصّصة
جارٍ التفكير
thinkingConfig

تتحكّم في "عملية التفكير" للنماذج عندما تنشئ ردًا.

  • التحكّم في مقدار التفكير الذي يمكن للنموذج إجراؤه باستخدام مستوى التفكير
  • اختَر ما إذا كنت تريد تضمين ملخّصات الأفكار.

القيم المسموح بها: راجِع مستندات التفكير

لا ينطبق ذلك على نماذج تحويل النص إلى كلام.

لا يتيح Firebase AI Logic حتى الآن ضبط thinkingConfig لنماذج Live API.

يختلف ذلك حسب الطراز
طُرق الردّ
responseModalities
يحدّد نوع الناتج (مثل النص أو الصوت أو الصور). لا ينطبق (ومطلوب) إلا عند استخدام نماذج Nano Banana وTTS وLive API. ---
خصائص الصورة
imageConfig
تحدّد نسبة العرض إلى الارتفاع ودرجة الدقة للصور التي يتم إنشاؤها.

القيم المسموح بها: راجِع ضبط إعدادات إنشاء الصور

لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام نماذج Nano Banana.

نسبة العرض إلى الارتفاع 1:1 (مربّع)
دقة 1024x1024
الكلام (الصوت)
speechConfig
تحدّد هذه السمة الصوت المستخدَم في الردّ الصوتي. لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام نماذج تحويل النص إلى كلام ونماذج Live API.

مطلوبة لنماذج "تحويل النص إلى كلام".
Puck
رصد النشاط الصوتي (VAD)
realtimeInputConfig
يضبط هذا الإعداد ميزة "رصد النشاط الصوتي" (VAD) ومعالجة المقاطعات وتغطية سياق الدور، أو يوقف ميزة "رصد النشاط الصوتي" التلقائية.

القيم المسموح بها: يُرجى الاطّلاع على ضبط ميزة "تسليم التطبيقات الافتراضية"

لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام نماذج Live API.

تم تفعيل ميزة "تسليم التطبيقات الافتراضية" (VAD)

يمكنك الاطّلاع على القيم التلقائية للإعدادات الفردية.



خيارات أخرى للتحكّم في إنشاء المحتوى

  • مزيد من المعلومات حول تصميم الطلبات للتأثير في النموذج لإنشاء مخرجات مخصّصة لاحتياجاتك
  • استخدِم إعدادات الأمان لضبط احتمالية الحصول على ردود قد تُعتبر ضارة، بما في ذلك الكلام الذي يحض على الكراهية والمحتوى الجنسي الفاضح.
  • اضبط تعليمات النظام لتوجيه سلوك النموذج. تشبه هذه الميزة مقدمة تضيفها قبل أن يتلقّى النموذج أي تعليمات أخرى من المستخدم النهائي.
  • مرِّر مخطط استجابة مع الطلب لتحديد مخطط ناتج معيّن. تُستخدم هذه الميزة شائع الاستخدام عند إنشاء مخرجات JSON، ولكن يمكن استخدامها أيضًا لمهام التصنيف (مثل عندما تريد أن يستخدم النموذج تصنيفات أو علامات معيّنة).