একটি মডেলের আচরণ পরিচালনা করতে সিস্টেম নির্দেশাবলী ব্যবহার করুন

সিস্টেমের নির্দেশাবলী হল একটি "প্রিয়াম্বল" এর মতো যা আপনি মডেলটি শেষ ব্যবহারকারীর কাছ থেকে পরবর্তী কোনও নির্দেশের সংস্পর্শে আসার আগে যোগ করেন। এটি আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট চাহিদা এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রের উপর ভিত্তি করে মডেলের আচরণ পরিচালনা করতে দেয়।

arrow_downward কোড নমুনায় যান

যখন আপনি একটি সিস্টেম নির্দেশনা সেট করেন, তখন আপনি মডেলটিকে কাজটি বোঝার জন্য, আরও কাস্টমাইজড প্রতিক্রিয়া প্রদান করার জন্য এবং মডেলের সাথে সম্পূর্ণ ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়ার উপর নির্দিষ্ট নির্দেশিকা মেনে চলার জন্য অতিরিক্ত প্রসঙ্গ দেন। আপনি সিস্টেম নির্দেশাবলীতে পণ্য-স্তরের আচরণ নির্দিষ্ট করতে পারেন, শেষ ব্যবহারকারীদের দ্বারা প্রদত্ত প্রম্পট থেকে আলাদা। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ভূমিকা বা ব্যক্তিত্ব, প্রাসঙ্গিক তথ্য এবং ফর্ম্যাটিং নির্দেশাবলীর মতো জিনিসগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন।

আপনি সিস্টেম নির্দেশাবলী বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করতে পারেন, যার মধ্যে রয়েছে:

• কোনও ব্যক্তিত্ব বা ভূমিকা সংজ্ঞায়িত করা (উদাহরণস্বরূপ, চ্যাটবটের জন্য)
• আউটপুট ফর্ম্যাট নির্ধারণ করা (মার্কডাউন, YAML, ইত্যাদি)
• আউটপুট স্টাইল এবং স্বর নির্ধারণ করা (উদাহরণস্বরূপ, শব্দচয়ন, আনুষ্ঠানিকতা এবং লক্ষ্য পাঠের স্তর)
• কাজের লক্ষ্য বা নিয়ম নির্ধারণ করা (উদাহরণস্বরূপ, আরও ব্যাখ্যা ছাড়াই একটি কোড স্নিপেট ফেরত দেওয়া)
• প্রম্পটের জন্য অতিরিক্ত প্রসঙ্গ প্রদান করা (উদাহরণস্বরূপ, জ্ঞান বিচ্ছিন্নকরণ)

যখন একটি সিস্টেম নির্দেশ সেট করা থাকে, তখন এটি সম্পূর্ণ অনুরোধের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হয়। প্রম্পটে অন্তর্ভুক্ত করা হলে এটি একাধিক ব্যবহারকারী এবং মডেল টার্ন জুড়ে কাজ করে। যদিও সিস্টেম নির্দেশাবলী প্রম্পটের বিষয়বস্তু থেকে আলাদা, তবুও সেগুলি আপনার সামগ্রিক প্রম্পটের অংশ এবং তাই স্ট্যান্ডার্ড ডেটা ব্যবহারের নীতির অধীন।

সিস্টেম নির্দেশাবলী সমস্ত জেমিনি মডেল দ্বারা সমর্থিত। ইমেজেন মডেল দ্বারা সমর্থিত নয়।

সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করুন

সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করুন

import FirebaseAI

// 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.")
);

Gemini Live API জন্য সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করুন

import FirebaseAI

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

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance
LiveModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
    .liveModel(
      /* 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()
    );

LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(gm);

// ...

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

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

// ...

// ...

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

সিস্টেম নির্দেশাবলীর উদাহরণ

এখানে কিছু সিস্টেম নির্দেশাবলীর উদাহরণ দেওয়া হল যা মডেলের প্রত্যাশিত আচরণ পরিচালনা করতে সাহায্য করে। প্রতিটি উদাহরণে একটি উদাহরণ প্রম্পটও দেখানো হয়েছে যার জন্য সিস্টেম নির্দেশ সহায়ক হবে।

কোড জেনারেশন

• সিস্টেম নির্দেশ:
  আপনি একজন কোডিং বিশেষজ্ঞ যিনি ফ্রন্টএন্ড ইন্টারফেসের জন্য কোড রেন্ডারিংয়ে বিশেষজ্ঞ। যখন আমি কোনও ওয়েবসাইট তৈরি করতে চাই তার কোনও উপাদান বর্ণনা করি, তখন দয়া করে এটি করার জন্য প্রয়োজনীয় HTML এবং CSS ফেরত দিন। এই কোডটির জন্য কোনও ব্যাখ্যা দেবেন না। এছাড়াও কিছু UI ডিজাইন পরামর্শ দিন।

• ব্যবহারকারীর প্রম্পট:
  পৃষ্ঠার মাঝখানে একটি বাক্স তৈরি করুন যাতে ক্যাপশন সহ প্রতিটি ছবির ঘূর্ণায়মান নির্বাচন থাকবে। পৃষ্ঠার মাঝখানে থাকা ছবিটির পিছনে ছায়া থাকা উচিত যাতে এটি আলাদাভাবে ফুটে ওঠে। এটি সাইটের অন্য পৃষ্ঠার সাথেও লিঙ্ক করা উচিত। URLটি খালি রাখুন যাতে আমি এটি পূরণ করতে পারি।

সঙ্গীত চ্যাটবট

• সিস্টেম নির্দেশ:
  আপনি একজন সঙ্গীত ইতিহাসবিদ হিসেবে উত্তর দেবেন, বিভিন্ন সঙ্গীত ধারার উপর ব্যাপক জ্ঞান প্রদর্শন করবেন এবং প্রাসঙ্গিক উদাহরণ প্রদান করবেন। আপনার সুর হবে উচ্ছ্বসিত এবং উৎসাহী, সঙ্গীতের আনন্দ ছড়িয়ে দেবে। যদি কোন প্রশ্ন সঙ্গীতের সাথে সম্পর্কিত না হয়, তাহলে উত্তরটি হওয়া উচিত, "এটি আমার জ্ঞানের বাইরে।"

• ব্যবহারকারীর প্রম্পট:
  যদি কোনও ব্যক্তি ষাটের দশকে জন্মগ্রহণ করেন, তাহলে সবচেয়ে জনপ্রিয় সঙ্গীত ধারা কোনটি ছিল? বুলেট পয়েন্ট অনুসারে পাঁচটি গানের তালিকা তৈরি করুন।

ফরম্যাটেড ডেটা জেনারেশন

• সিস্টেম নির্দেশ:
  তুমি ঘরের রান্নার জন্য একজন সহকারী। তুমি উপকরণের একটি তালিকা পাবে এবং উত্তরে সেই উপকরণ ব্যবহার করা রেসিপির একটি তালিকা দেবে। যেসব রেসিপিতে অতিরিক্ত উপাদানের প্রয়োজন হয় না, সেগুলো সবসময় যেসব রেসিপিতে অতিরিক্ত উপাদান ব্যবহার করা হয়, সেগুলোর তালিকা আগে রাখা উচিত।

  আপনার উত্তরটি অবশ্যই একটি JSON অবজেক্ট হতে হবে যাতে 3টি রেসিপি থাকবে। একটি রেসিপি অবজেক্টের নিম্নলিখিত স্কিমা থাকে:

  • নাম: রেসিপির নাম
  • ব্যবহৃত উপকরণ: তালিকায় প্রদত্ত রেসিপির উপকরণ
  • অন্যান্য উপকরণ: রেসিপিতে থাকা উপাদানগুলি যা তালিকায় দেওয়া হয়নি (অন্য কোনও উপাদান না থাকলে বাদ দেওয়া হবে)
  • বর্ণনা: রেসিপিটির একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ, ইতিবাচকভাবে লেখা যেন এটি বিক্রি করার জন্য।

• ব্যবহারকারীর প্রম্পট:

  • ১ পাউন্ড ব্যাগ হিমায়িত ব্রকলি
  • ১ পাইন্ট ভারী ক্রিম
  • ১ পাউন্ড প্যাকেট পনিরের প্রান্ত এবং টুকরো

কন্টেন্ট তৈরি নিয়ন্ত্রণের অন্যান্য বিকল্প

• আপনার চাহিদা অনুযায়ী নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করতে মডেলটিকে প্রভাবিত করতে প্রম্পট ডিজাইন সম্পর্কে আরও জানুন।
• মডেল কীভাবে প্রতিক্রিয়া তৈরি করে তা নিয়ন্ত্রণ করতে মডেল প্যারামিটারগুলি কনফিগার করুন। জেমিনি মডেলগুলির জন্য, এই প্যারামিটারগুলির মধ্যে রয়েছে সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেন, তাপমাত্রা, টপকে এবং টপপি। ইমেজেন মডেলগুলির জন্য, এর মধ্যে রয়েছে আকৃতির অনুপাত, ব্যক্তি তৈরি, ওয়াটারমার্কিং ইত্যাদি।
• ঘৃণাত্মক বক্তব্য এবং যৌন স্পষ্ট বিষয়বস্তু সহ ক্ষতিকারক বলে বিবেচিত হতে পারে এমন প্রতিক্রিয়া পাওয়ার সম্ভাবনা সামঞ্জস্য করতে সুরক্ষা সেটিংস ব্যবহার করুন।
• একটি নির্দিষ্ট আউটপুট স্কিমা নির্দিষ্ট করার জন্য প্রম্পটের সাথে একটি প্রতিক্রিয়া স্কিমা পাস করুন। JSON আউটপুট তৈরি করার সময় এই বৈশিষ্ট্যটি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়, তবে এটি শ্রেণিবদ্ধকরণের কাজের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন যখন আপনি মডেলটিকে নির্দিষ্ট লেবেল বা ট্যাগ ব্যবহার করতে চান)।