Je nach Anwendungsfall und dem erforderlichen Maß an Kontrolle können Sie die Generierung von Antworten auf verschiedene Arten steuern.
Prompt-Design
Weitere Informationen zum Design von Prompts
Sie erfahren beispielsweise, wie Sie relevante Informationen, die mit der Aufgabe verknüpft sind, strukturiert bereitstellen.
Modellkonfiguration
Legen Sie eine Modellkonfiguration fest, um zu steuern, wie das Modell eine Antwort generiert. Die Konfigurationsoptionen hängen vom verwendeten Modell und der verwendeten Funktion ab. Hier einige Beispiele:
Für Gemini-Modelle können Sie Parameter wie die maximale Anzahl von Ausgabetokens oder die Wahrscheinlichkeit wiederholter Ausgabetokens konfigurieren.
Bei Gemini-Modellen, die multimodale Ausgaben unterstützen (z. B. die „Nano Banana“-Modelle oder die Gemini Live API-Modelle), können Sie zusätzlich den Typ der entsprechenden Antwort (Audio, Text oder Bilder) und die in Audioantworten verwendete Stimme (falls zutreffend) konfigurieren.
Für Gemini-Modelle, die Denkprozesse ausführen können, können Sie auch eine Konfiguration für Denkprozesse angeben, einschließlich einer Denkprozessstufe (oder eines Budgets für Denkprozesse für Gemini 2.5-Modelle) und ob Zusammenfassungen der Denkprozesse einbezogen werden sollen.
Für Imagen-Modelle können Sie Parameter wie die Anzahl der zu generierenden Bilder, das Seitenverhältnis und das Hinzufügen eines Wasserzeichens konfigurieren.
Sicherheitseinstellungen
Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten. Mit diesen Einstellungen können Sie die Ausgabe auf mögliche Hassreden, Belästigungen, sexuell explizite und gefährliche Inhalte hin überprüfen.
Sie können beispielsweise Antworten blockieren, die schädliche Waren, Dienste und Aktivitäten fördern oder den Zugriff darauf ermöglichen.
Systemanweisungen
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.
Sie können dem Modell beispielsweise mitteilen, dass es Antworten zurückgeben soll, als wäre es ein Pirat, oder dass es Antworten in einem bestimmten Format zurückgeben soll.
Strukturierte Ausgabe mit Antwortschema
Übergeben Sie ein Antwortschema zusammen mit dem Prompt, um ein bestimmtes Ausgabeschema anzugeben. Diese Funktion wird am häufigsten verwendet, wenn JSON-Ausgabe generiert wird, kann aber auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, z. B. wenn das Modell bestimmte Labels oder Tags verwenden soll.