Ustawienia bezpieczeństwa i ich używanie

Ustawienia bezpieczeństwa pozwalają dostosować prawdopodobieństwo otrzymania odpowiedzi, które mogą zostać uznane za szkodliwe. Domyślnie ustawienia bezpieczeństwa blokują treści, które ze średnim lub wysokim prawdopodobieństwem są niebezpieczne. Dotyczy to wszystkich wymiarów.


Kliknij dostawcę Gemini API, aby wyświetlić na tej stronie treści i kod specyficzne dla dostawcy.

Więcej informacji o ustawieniach bezpieczeństwa modeli Gemini znajdziesz w dokumentacji Gemini Developer API.

Swift

Ustawienia SafetySettings konfiguruje się podczas tworzenia instancji GenerativeModel.

Przykład z 1 ustawieniem bezpieczeństwa:


import FirebaseAILogic

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  safetySettings: [
    SafetySetting(harmCategory: .harassment, threshold: .blockOnlyHigh)
  ]
)

// ...

Przykład z kilkoma ustawieniami bezpieczeństwa:


import FirebaseAILogic

let harassmentSafety = SafetySetting(harmCategory: .harassment, threshold: .blockOnlyHigh)
let hateSpeechSafety = SafetySetting(harmCategory: .hateSpeech, threshold: .blockMediumAndAbove)

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  safetySettings: [harassmentSafety, hateSpeechSafety]
)

// ...

Kotlin

Ustawienia SafetySettings konfiguruje się podczas tworzenia instancji GenerativeModel.

Przykład z 1 ustawieniem bezpieczeństwa:


import com.google.firebase.vertexai.type.HarmBlockThreshold
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmCategory
import com.google.firebase.vertexai.type.SafetySetting

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    safetySettings = listOf(
        SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH)
    )
)

// ...

Przykład z kilkoma ustawieniami bezpieczeństwa:


import com.google.firebase.vertexai.type.HarmBlockThreshold
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmCategory
import com.google.firebase.vertexai.type.SafetySetting

val harassmentSafety = SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH)
val hateSpeechSafety = SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH, HarmBlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE)

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    safetySettings = listOf(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
)

// ...

Java

Ustawienia SafetySettings konfiguruje się podczas tworzenia instancji GenerativeModel.


SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH);

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig is optional */ null,
                  Collections.singletonList(harassmentSafety)
                );
);

// ...

Przykład z kilkoma ustawieniami bezpieczeństwa:


SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH);

SafetySetting hateSpeechSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH,
HarmBlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE);

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig is optional */ null,
                  List.of(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
                );
);

// ...

Web

Ustawienia SafetySettings konfiguruje się podczas tworzenia instancji GenerativeModel.

Przykład z 1 ustawieniem bezpieczeństwa:


import { HarmBlockThreshold, HarmCategory, getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

const safetySettings = [
  {
    category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
    threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH,
  },
];

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

// ...

Przykład z kilkoma ustawieniami bezpieczeństwa:


import { HarmBlockThreshold, HarmCategory, getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

const safetySettings = [
  {
    category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
    threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH,
  },
  {
    category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
    threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
  },
];

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

// ...

Dart

Konfiguruje się SafetySettings podczas tworzenia instancji GenerativeModel.

Przykład z 1 ustawieniem bezpieczeństwa:


// ...

final safetySettings = [
  SafetySetting(HarmCategory.harassment, HarmBlockThreshold.high)
];

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  safetySettings: safetySettings,
);

// ...

Przykład z kilkoma ustawieniami bezpieczeństwa:


// ...

final safetySettings = [
  SafetySetting(HarmCategory.harassment, HarmBlockThreshold.high),
  SafetySetting(HarmCategory.hateSpeech, HarmBlockThreshold.high),
];

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  safetySettings: safetySettings,
);

// ...

Unity

Ustawienia SafetySettings konfiguruje się podczas tworzenia instancji GenerativeModel.

Przykład z 1 ustawieniem bezpieczeństwa:


// ...

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  safetySettings: new SafetySetting[] {
    new SafetySetting(HarmCategory.Harassment, SafetySetting.HarmBlockThreshold.OnlyHigh)
  }
);

// ...

Przykład z kilkoma ustawieniami bezpieczeństwa:


// ...

var harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.Harassment, SafetySetting.HarmBlockThreshold.OnlyHigh);
var hateSpeechSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HateSpeech, SafetySetting.HarmBlockThreshold.MediumAndAbove);

// Specify the safety settings as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  safetySettings: new SafetySetting[] { harassmentSafety, hateSpeechSafety }
);

// ...

Inne opcje kontrolowania generowania treści

  • Dowiedz się więcej o projektowaniu promptów aby wpływać na model i generować dane wyjściowe dostosowane do Twoich potrzeb.
  • Skonfiguruj parametry modelu, aby kontrolować sposób generowania odpowiedzi przez model, np. maksymalną liczbę tokenów wyjściowych, prawdopodobieństwo powtórzenia tokenów wyjściowych itp.
  • Ustaw instrukcje systemowe , aby sterować zachowaniem modelu. Ta funkcja działa jak wstęp, który dodajesz, zanim model zostanie poddany dalszym instrukcjom od użytkownika.
  • Przekaż wraz z promptem schemat odpowiedzi, aby określić konkretny schemat wyjściowy. Ta funkcja jest najczęściej używana podczas generowania danych wyjściowych w formacie JSON, ale można jej też używać do zadań klasyfikacji (np. gdy chcesz, aby model używał określonych etykiet lub tagów).