Вы можете контролировать генерацию ответов различными способами в зависимости от вашего варианта использования и необходимого вам уровня контроля.
Быстрый дизайн
Изучите принципы проектирования подсказок , чтобы вы могли влиять на модель и генерировать результаты, соответствующие вашим потребностям.
Например, научитесь предоставлять соответствующую информацию, связанную с задачей, в структурированном виде.
Конфигурация модели
Настройте конфигурацию модели , чтобы управлять её генерацией ответа. Параметры конфигурации зависят от используемой модели и её возможностей.
Для моделей Gemini можно настроить такие параметры, как максимальное количество выходных токенов, температуру, верхний K и верхний P. Если вы используете Gemini Live API или модель Gemini с поддержкой мультимодального вывода, можно дополнительно настроить тип ответа (аудио, текст или изображения) и голос, используемый в аудиоответах. Для моделей Gemini 2.5 можно также настроить бюджет мышления .
Для моделей Imagen вы можете настраивать такие параметры, как количество создаваемых изображений, соотношение сторон, добавление водяного знака и т. д.
Настройки безопасности
Используйте настройки безопасности , чтобы снизить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредоносные. Эти настройки помогут вам контролировать выводимые сообщения на предмет возможного разжигания ненависти, преследований, откровенных сексуальных сцен и опасного контента.
Например, вы можете блокировать ответы, которые рекламируют или обеспечивают доступ к вредным товарам, услугам и видам деятельности.
Системные инструкции
Задайте системные инструкции для управления поведением модели. Эта функция — своего рода «преамбула», которую вы добавляете перед тем, как модель получит дальнейшие инструкции от конечного пользователя.
Например, вы можете указать модели возвращать ответы так, как если бы она была пиратом, или возвращать ответы в определенном формате.
Структурированный вывод с использованием схемы ответа
Передайте схему ответа вместе с запросом на указание конкретной схемы выходных данных. Эта функция чаще всего используется при генерации выходных данных JSON , но её также можно использовать для задач классификации (например, когда требуется, чтобы модель использовала определённые метки или теги).