प्रॉम्प्ट के डिज़ाइन को समझना

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जनरेटिव मॉडल से अनुरोध करने पर, आपको अपने अनुरोध के साथ एक प्रॉम्प्ट भेजना होता है. इन प्रॉम्प्ट को सावधानी से तैयार करके, मॉडल को अपनी ज़रूरतों के हिसाब से आउटपुट जनरेट करने के लिए कहा जा सकता है.

Gemini मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट बनाना

Gemini मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट में सवाल, निर्देश, कॉन्टेक्चुअल जानकारी, कुछ इनपुट-आउटपुट उदाहरणों के साथ दिया गया प्रॉम्प्ट, और मॉडल को पूरा करने या जारी रखने के लिए आंशिक इनपुट शामिल हो सकते हैं.

Gemini Developer API के दस्तावेज़ में, प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने के बारे में जानें:

• प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने की रणनीतियां

• प्रॉम्प्ट के सैंपल

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने के अन्य विकल्प

• मॉडल के पैरामीटर कॉन्फ़िगर करके, यह कंट्रोल किया जा सकता है कि मॉडल जवाब कैसे जनरेट करता है. Gemini मॉडल के लिए, इन पैरामीटर में ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन, बार-बार इस्तेमाल होने वाले आउटपुट टोकन की संभावना वगैरह शामिल होती है. वहीं, Imagen मॉडल के लिए, इनमें आसपेक्ट रेशियो, लोगों की इमेज जनरेट करना, वॉटरमार्किंग वगैरह शामिल होती है.
• सेफ़्टी सेटिंग का इस्तेमाल करके, ऐसे जवाब मिलने की संभावना को कम किया जा सकता है जिन्हें नुकसान पहुंचाने वाला माना जा सकता है. इनमें नफ़रत फैलाने वाली भाषा और साफ़ तौर पर सेक्शुअल ऐक्ट दिखाने वाला कॉन्टेंट शामिल है.
• मॉडल के व्यवहार को कंट्रोल करने के लिए, सिस्टम इंस्ट्रक्शन सेट करें. यह सुविधा, एक प्रस्तावना की तरह है. इसे मॉडल को असली उपयोगकर्ता से कोई और निर्देश मिलने से पहले जोड़ा जाता है.
• 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 करते समय किया जाता है. हालांकि, इसका इस्तेमाल क्लासिफ़िकेशन टास्क के लिए भी किया जा सकता है. जैसे, जब आपको मॉडल से खास लेबल या टैग का इस्तेमाल कराना हो.