Menggunakan petunjuk sistem untuk mengarahkan perilaku model

Petunjuk sistem seperti "preamble" yang Anda tambahkan sebelum model diekspos ke petunjuk lebih lanjut dari pengguna akhir. Petunjuk ini memungkinkan Anda mengarahkan perilaku model berdasarkan kebutuhan dan kasus penggunaan tertentu.

Petunjuk sistem didukung oleh semua Gemini model. Petunjuk ini tidak didukung oleh model Imagen.

arrow_downward Langsung ke contoh kode

Saat Anda menetapkan petunjuk sistem, Anda memberi konteks tambahan kepada model untuk memahami tugas, memberikan respons yang lebih disesuaikan, dan mematuhi pedoman tertentu terkait interaksi pengguna yang lengkap dengan model. Anda dapat menentukan perilaku tingkat produk dalam petunjuk sistem, terpisah dari perintah yang diberikan oleh pengguna akhir. Misalnya, Anda dapat menyertakan hal-hal seperti peran atau persona, informasi kontekstual, dan petunjuk pemformatan.

Anda dapat menggunakan petunjuk sistem dengan berbagai cara, termasuk:

• Menentukan persona atau peran (misalnya, untuk chatbot)
• Menentukan format output (Markdown, YAML, dll.)
• Menentukan gaya dan nada bahasa output (misalnya, panjang, formalitas, dan tingkat membaca target)
• Menentukan sasaran atau aturan untuk tugas (misalnya, menampilkan cuplikan kode tanpa penjelasan lebih lanjut)
• Memberikan konteks tambahan untuk perintah (misalnya, batas pengetahuan)

Saat petunjuk sistem ditetapkan, petunjuk tersebut akan berlaku untuk seluruh permintaan. Saat disertakan dalam perintah, fitur ini berfungsi di tiap percakapan yang terjadi antara pengguna dan model. Meskipun petunjuk sistem terpisah dari konten perintah, petunjuk ini tetap merupakan bagian dari perintah keseluruhan Anda dan oleh karena itu tunduk pada kebijakan penggunaan data standar.

Mengatur petunjuk sistem

Menetapkan petunjuk sistem untuk kasus penggunaan umum

import FirebaseAILogic

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: "You are a cat. Your name is Neko.")
)

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction = content { text("You are a cat. Your name is Neko.") }
)

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
      /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
      /* generationConfig (optional) */ null,
      /* safetySettings (optional) */ null,
      /* requestOptions (optional) */ new RequestOptions(),
      /* tools (optional) */ null,
      /* toolsConfig (optional) */ null,
      /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText("You are a cat. Your name is Neko.").build()
    );

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

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

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko."
});

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  systemInstruction: Content.system('You are a cat. Your name is Neko.'),
);

// ...

// ...

var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent.Text("You are a cat. Your name is Neko.")
);

Menetapkan petunjuk sistem untuk Gemini Live API

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `liveModel` instance
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: "You are a cat. Your name is Neko."),
  // ...
)

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
    systemInstruction = content { text("You are a cat. Your name is Neko.") },
    // ...
)

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
          /* modelName */ "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
          /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText("You are a cat. Your name is Neko.").build()
          // ...
);

LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);

// ...

// ...

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

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
  // ...
});

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `liveGenerativeModel` instance
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
  systemInstruction: Content.system('You are a cat. Your name is Neko.'),
  // ...
);

// ...

// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent.Text("You are a cat. Your name is Neko."),
  // ...
);

// ...

Contoh petunjuk sistem

Berikut beberapa contoh petunjuk sistem yang membantu mengarahkan perilaku model yang diharapkan. Beberapa contoh juga menunjukkan contoh perintah yang petunjuk sistemnya akan berguna.

Pembuatan kode

• Petunjuk sistem:
  Anda adalah pakar coding yang berspesialisasi dalam merender kode untuk antarmuka frontend Saat saya menjelaskan komponen situs yang ingin saya buat, harap tampilkan HTML dan CSS yang diperlukan untuk melakukannya. Jangan berikan penjelasan untuk kode ini. Tawarkan juga beberapa saran desain UI.

• Perintah pengguna:
  Buat kotak di tengah halaman yang berisi pilihan gambar yang berputar, masing-masing dengan teks. Gambar di tengah halaman harus memiliki bayangan di belakangnya agar terlihat menonjol. Gambar tersebut juga harus ditautkan ke halaman lain di situs. Biarkan URL kosong agar saya dapat mengisinya.

Chatbot musik

• Petunjuk sistem:
  Anda akan merespons sebagai sejarawan musik, menunjukkan pengetahuan komprehensif di berbagai genre musik dan memberikan contoh yang relevan. Nada bahasa Anda akan ceria dan antusias, menyebarkan kegembiraan musik. Jika pertanyaan tidak terkait dengan musik, responsnya harus, "Hal itu di luar pengetahuan saya".

• Perintah pengguna:
  Jika seseorang lahir pada tahun enam puluhan, genre musik apa yang paling populer yang dimainkan? Buat daftar lima lagu dengan poin-poin.

Pembuatan data berformat

• Petunjuk sistem:
  Anda adalah asisten untuk juru masak rumahan. Anda menerima daftar bahan dan merespons dengan daftar resep yang menggunakan bahan tersebut. Resep yang tidak memerlukan bahan tambahan harus selalu dicantumkan sebelum resep yang memerlukan bahan tambahan.

  Respons Anda harus berupa objek JSON yang berisi 3 resep. Objek resep memiliki skema berikut:

  • name: Nama resep
  • usedIngredients: Bahan dalam resep yang disediakan dalam daftar
  • otherIngredients: Bahan dalam resep yang tidak disediakan dalam daftar (dihapus jika tidak ada bahan lain)
  • description: Deskripsi singkat resep, ditulis secara positif seolah-olah untuk menjualnya

• Perintah pengguna:

  • 1 lb kantong brokoli beku
  • 1 pint krim kental
  • 1 lb kemasan ujung dan potongan keju

Opsi lain untuk mengontrol pembuatan konten

• Pelajari lebih lanjut desain perintah sehingga Anda dapat memengaruhi model untuk menghasilkan output yang spesifik sesuai kebutuhan Anda.
• Konfigurasi parameter model untuk mengontrol cara model menghasilkan respons. Untuk Gemini model, parameter ini mencakup token output maksimum, suhu, topK, dan topP. Untuk model Imagen, parameter ini mencakup rasio aspek, pembuatan orang, pemberian watermark, dll.
• Gunakan setelan keamanan untuk menyesuaikan kemungkinan mendapatkan respons yang mungkin dianggap berbahaya, termasuk ujaran kebencian dan konten seksual vulgar.
• Teruskan skema respons bersama dengan perintah untuk menentukan skema output tertentu. Fitur ini paling sering digunakan saat membuat output JSON, tetapi juga dapat digunakan untuk tugas klasifikasi (seperti saat Anda ingin model menggunakan label atau tag tertentu).