Antworten mithilfe der Modellkonfiguration steuern

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Bei jedem Aufruf eines Modells können Sie eine Modellkonfiguration senden, um zu steuern, wie das Modell eine Antwort generiert. Jedes Modell bietet unterschiedliche Konfigurationsoptionen.

Sie können mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren und mit Vertex AI Studio schnell iterieren.

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Gemini-Modelle konfigurieren

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Konfiguration für die Verwendung mit Gemini-Modellen einrichten. Außerdem wird jeder Parameter beschrieben.

Modellkonfiguration einrichten (Gemini)

Konfiguration für allgemeine Anwendungsfälle

Legen Sie die Werte der Parameter in einer GenerationConfig fest, wenn Sie die GenerativeModel-Instanz erstellen und generateContent, generateContentStream oder startChat aufrufen.

Die Konfiguration bleibt während der gesamten Lebensdauer der Instanz erhalten. Wenn Sie eine andere Konfiguration verwenden möchten, erstellen Sie eine neue GenerativeModel-Instanz mit dieser Konfiguration.

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
val config = generationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;

GenerationConfig generationConfig = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
    "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

Eine Beschreibung der einzelnen Parameter finden Sie im nächsten Abschnitt dieser Seite.

Konfiguration für Gemini Live API

Legen Sie die Werte der Parameter in einem LiveGenerationConfig fest, wenn Sie die LiveModel-Instanz erstellen.

Die Konfiguration bleibt während der gesamten Lebensdauer der Instanz erhalten. Wenn Sie eine andere Konfiguration verwenden möchten, erstellen Sie eine neue LiveModel-Instanz mit dieser Konfiguration.

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val generativeModel = Firebase.vertexAI.liveModel(
    modelName = "gemini-2.0-flash-live-preview-04-09",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModalities(ResponseModality.AUDIO);

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);

LiveGenerationConfig generationConfig = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().liveModel(
    "gemini-2.0-flash-live-preview-04-09",
    generationConfig
);

LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(gm);

// ...

Eine Beschreibung der einzelnen Parameter finden Sie im nächsten Abschnitt dieser Seite.

Beschreibung der Parameter (Gemini)

Hier finden Sie eine Übersicht über die verfügbaren Parameter. Eine umfassende Liste der Parameter und ihrer Werte finden Sie in der Google Cloud-Dokumentation.

Imagen-Modelle konfigurieren

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Konfiguration für die Verwendung mit Imagen-Modellen einrichten. Außerdem wird jeder Parameter beschrieben.

Modellkonfiguration einrichten (Imagen)

Legen Sie die Werte der Parameter in einem ImagenGenerationConfig fest, wenn Sie die ImagenModel-Instanz erstellen und generateImages aufrufen.

Die Konfiguration bleibt während der gesamten Lebensdauer der Instanz erhalten. Wenn Sie eine andere Konfiguration verwenden möchten, erstellen Sie eine neue ImagenModel-Instanz mit dieser Konfiguration.

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig(
    negativePrompt = "frogs",
    numberOfImages = 2,
    aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
    imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
    addWatermark = false
)

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
val imagenModel = Firebase.vertexAI.imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNegativePrompt("frogs")
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModel m = FirebaseVertexAI.getInstance().imagenModel(
    "IMAGEN_MODEL_NAME",
    config
);

ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(m);

// ...

Eine Beschreibung der einzelnen Parameter finden Sie im nächsten Abschnitt dieser Seite.

Beschreibung der Parameter (Imagen)

Hier finden Sie eine Übersicht über die verfügbaren Parameter. Eine umfassende Liste der Parameter und ihrer Werte finden Sie in der Google Cloud-Dokumentation.

Weitere Optionen zur Steuerung der Inhaltserstellung

• Weitere Informationen zum Design von Prompts, damit Sie das Modell beeinflussen können, um eine Ausgabe zu generieren, die Ihren Anforderungen entspricht.
• Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten, einschließlich Hassrede und sexuell expliziter Inhalte.
• Legen Sie Systemanweisungen fest, um das Verhalten des Modells zu steuern. Diese Funktion ist wie eine „Präambel“, die Sie hinzufügen, bevor das Modell weiteren Anweisungen des Endnutzers ausgesetzt wird.
• Geben Sie ein Antwortschema zusammen mit dem Prompt an, um ein bestimmtes Ausgabeschema anzugeben. Diese Funktion wird am häufigsten beim Generieren von JSON-Ausgabe verwendet, kann aber auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, z. B. wenn das Modell bestimmte Labels oder Tags verwenden soll.