Sicherheitseinstellungen verstehen und verwenden

Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, Antworten zu erhalten, die als schädlich angesehen werden könnten. Standardmäßig blockieren die Sicherheitseinstellungen Inhalte, bei denen die Wahrscheinlichkeit für unsichere Inhalte in allen Dimensionen mittel und/oder hoch ist.


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Weitere Informationen zu den Sicherheitseinstellungen für Gemini Modelle in der Gemini Developer API Dokumentation.

Swift

Sie konfigurieren SafetySettings , wenn Sie eine GenerativeModel-Instanz erstellen.

Beispiel mit einer Sicherheitseinstellung:


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)
  ]
)

// ...

Beispiel mit mehreren Sicherheitseinstellungen:


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

Sie konfigurieren SafetySettings , wenn Sie eine GenerativeModel-Instanz erstellen.

Beispiel mit einer Sicherheitseinstellung:


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)
    )
)

// ...

Beispiel mit mehreren Sicherheitseinstellungen:


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

Sie konfigurieren SafetySettings , wenn Sie eine GenerativeModel-Instanz erstellen.


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)
                );
);

// ...

Beispiel mit mehreren Sicherheitseinstellungen:


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

Sie konfigurieren SafetySettings , wenn Sie eine GenerativeModel-Instanz erstellen.

Beispiel mit einer Sicherheitseinstellung:


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 });

// ...

Beispiel mit mehreren Sicherheitseinstellungen:


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

Sie konfigurieren SafetySettings wenn Sie eine GenerativeModel Instanz erstellen.

Beispiel mit einer Sicherheitseinstellung:


// ...

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,
);

// ...

Beispiel mit mehreren Sicherheitseinstellungen:


// ...

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,
);

// ...

Einheit

Sie konfigurieren SafetySettings , wenn Sie eine GenerativeModel-Instanz erstellen.

Beispiel mit einer Sicherheitseinstellung:


// ...

// 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)
  }
);

// ...

Beispiel mit mehreren Sicherheitseinstellungen:


// ...

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 }
);

// ...

Weitere Optionen zum Steuern der Content-Generierung

  • Weitere Informationen zum Prompt-Design damit Sie das Modell so beeinflussen können, dass es eine Ausgabe generiert, die Ihren Anforderungen entspricht.
  • Konfigurieren Sie Modellparameter , um zu steuern, wie das Modell eine Antwort generiert, z. B. maximale Anzahl von Ausgabetokens, Wahrscheinlichkeit für wiederholte Ausgabetokens usw.
  • Legen Sie Systemanweisungen fest, um das Verhalten des Modells zu steuern. Diese Funktion ist wie eine Präambel, die Sie hinzufügen, bevor das Modell für weitere Anweisungen des Endnutzers freigegeben wird.
  • Übergeben Sie zusammen mit dem Prompt ein Antwortschema , um ein bestimmtes Ausgabeschema anzugeben. Diese Funktion wird am häufigsten verwendet, wenn JSON-Ausgaben generiert werden, kann aber auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden (z. B. wenn das Modell bestimmte Labels oder Tags verwenden soll).