जनरेटिव मॉडल से अनुरोध करने पर, अपने अनुरोध के साथ एक प्रॉम्प्ट भेजा जाता है. इन प्रॉम्प्ट को ध्यान से तैयार करके, मॉडल को अपनी ज़रूरतों के हिसाब से आउटपुट जनरेट करने के लिए कहा जा सकता है.
Gemini मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट करना
Gemini मॉडल के प्रॉम्प्ट में सवाल, निर्देश, संदर्भ के हिसाब से जानकारी, फ़्यू-शॉट के उदाहरण, और कुछ इनपुट शामिल हो सकते हैं, ताकि मॉडल को पूरा या जारी रखा जा सके.
Google Cloud दस्तावेज़ में, प्रॉम्प्ट के डिज़ाइन के बारे में जानें:
Imagen मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट करना
Imagen के लिए, Google Cloud दस्तावेज़ में सूचना पाने के लिए पूछे जाने वाले सवालों की खास रणनीतियों और विकल्पों के बारे में जानें.
कॉन्टेंट जनरेशन को कंट्रोल करने के अन्य विकल्प
- मॉडल के जवाब जनरेट करने के तरीके को कंट्रोल करने के लिए, मॉडल पैरामीटर को कॉन्फ़िगर करें. Gemini मॉडल के लिए, इन पैरामीटर में ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन, तापमान, टॉपK, और टॉपP शामिल हैं. Imagen मॉडल के लिए, इनमें आसपेक्ट रेशियो, व्यक्ति जनरेशन, वॉटरमार्किंग वगैरह शामिल हैं.
- सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, ऐसे जवाबों की संभावना को कम करें जिन्हें नुकसान पहुंचाने वाला माना जा सकता है. इनमें नफ़रत फैलाने वाली भाषा और साफ़ तौर पर सेक्शुअल ऐक्ट दिखाने वाला कॉन्टेंट शामिल है.
- मॉडल के व्यवहार को कंट्रोल करने के लिए, सिस्टम के निर्देश सेट करें. यह सुविधा, "प्रीऐब्सटेंस" की तरह है. इसे मॉडल को असली उपयोगकर्ता से मिलने वाले निर्देशों के ज़रिए इस्तेमाल करने से पहले जोड़ा जाता है.
- किसी खास आउटपुट स्कीमा की जानकारी देने के लिए, प्रॉम्प्ट के साथ रिस्पॉन्स स्कीमा पास करें. आम तौर पर, JSON आउटपुट जनरेट करने के लिए इस सुविधा का इस्तेमाल किया जाता है. हालांकि, इसका इस्तेमाल वर्गीकरण के टास्क के लिए भी किया जा सकता है. जैसे, जब आपको मॉडल को खास लेबल या टैग का इस्तेमाल करना हो.