استخدام إعدادات النموذج للتحكّم في الردود

في كل طلب يتم إرساله إلى نموذج، يمكنك إرسال إعدادات ضبط النموذج للتحكّم في طريقة إنشاء النموذج للرد. يوفّر كل نموذج خيارات إعداد مختلفة.

يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Google AI Studio.

الانتقال إلى Gemini خيارات الإعداد الانتقال إلى Imagen خيارات الإعداد (تم إيقافها نهائيًا)

---

ضبط طُرز Gemini

يوضّح لك هذا القسم كيفية إعداد عملية ضبط لاستخدامها مع نماذج Gemini، كما يقدّم وصفًا لكل مَعلمة.

إعداد نموذج إعداد (Gemini)

ملاحظة: في معظم حالات الاستخدام عند الوصول إلى نموذج Gemini، يمكنك ضبط النموذج باستخدام GenerationConfig. ومع ذلك، إذا كنت تضبط نموذجًا Gemini Live API، عليك استخدام LiveGenerationConfig.

إعدادات حالات الاستخدام العامة Gemini

انقر على مقدّم خدمة Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بمقدّم الخدمة على هذه الصفحة. Gemini Developer API Vertex AI Gemini API

يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة تشغيل الجهاز الافتراضي. إذا أردت استخدام إعداد مختلف، أنشئ مثيلاً جديدًا من GenerativeModel باستخدام هذا الإعداد.

Swift

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
let config = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"]
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
val config = generationConfig {
    candidateCount = 1
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");

GenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
const generationConfig = {
  candidate_count: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME",  generationConfig });

// ...

Dart

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
final generationConfig = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
var generationConfig = new GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: new string[] { "red" }
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

يمكنك الاطّلاع على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.

إعدادات Gemini Live API

انقر على مقدّم خدمة Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بمقدّم الخدمة على هذه الصفحة. Gemini Developer API Vertex AI Gemini API

يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة تشغيل الجهاز الافتراضي. إذا أردت استخدام إعداد مختلف، أنشئ مثيلاً جديدًا من LiveModel باستخدام هذا الإعداد.

Swift

اضبط قيم المَعلمات في liveGenerationConfig أثناء عملية تهيئة مثيل LiveModel:

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
let config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [.audio],
  speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)

// Specify the config as part of creating the `liveModel` instance
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

اضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.

// ...

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

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

اضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.

// ...

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

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));

LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
          "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
          config
);

// ...

Web

اضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig أثناء عملية تهيئة مثيل LiveGenerativeModel:

// ...

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

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
const liveGenerationConfig = {
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  speechConfig: {
    voiceConfig: {
      prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
    },
  },
};

// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig,
});

// ...

Dart

اضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveGenerativeModel.

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
);

// Specify the config as part of creating the `liveGenerativeModel` instance
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
  liveGenerationConfig: config,
);

// ...

Unity

اضبط قيم المَعلمات في LiveGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
  speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir")
);

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig: config
);

// ...

يمكنك الاطّلاع على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.

وصف المَعلمات (Gemini)

في ما يلي نظرة عامة على مستوى عالٍ على المَعلمات المتاحة، حسب الاقتضاء. يمكنك الاطّلاع على قائمة شاملة بالمعلمات وقيمها في مستندات Gemini API مزوّد الخدمة الذي اخترته: Gemini Developer API أو Vertex AI Gemini API.

المَعلمة	الوصف	القيمة التلقائية
الطابع الزمني للمحتوى الصوتي audioTimestamp	قيمة منطقية تتيح فهم الطوابع الزمنية لملفات الإدخال الصوتي فقط. لا ينطبق هذا الخيار إلا عند استخدام مكالمات generateContent أو generateContentStream وكان نوع الإدخال ملفًا صوتيًا فقط.	false
عدد المرشحين candidateCount	تحدّد هذه السمة عدد صيغ الردود المطلوب عرضها. في كل طلب، يتم تحصيل رسوم منك مقابل الرموز المميزة للناتج من جميع المرشحين، ولكن يتم تحصيل الرسوم منك مرة واحدة فقط مقابل الرموز المميزة للإدخال. القيم المسموح بها: 1 - 8 (ضمنًا) لا ينطبق هذا الإعداد إلا عند استخدام generateContent وGemini. لا تتوافق هذه الميزة مع طُرز Live API وgenerateContentStream.	1
عقوبة التكرار frequencyPenalty	تتحكّم هذه السمة في احتمالية تضمين الرموز المميزة التي تظهر بشكل متكرر في الردّ الذي تم إنشاؤه. تؤدي القيم الموجبة إلى فرض عقوبات على الرموز المميزة التي تظهر بشكل متكرر في المحتوى الذي تم إنشاؤه، ما يقلّل من احتمال تكرار المحتوى.	---
الحدّ الأقصى لعدد الرموز المميزة للناتج maxOutputTokens	تحدّد هذه السمة الحد الأقصى لعدد الرموز المميّزة التي يمكن إنشاؤها في الرد.	---
عقوبة عدم الحضور presencePenalty	تتحكّم هذه السمة في احتمال تضمين رموز مميّزة تظهر في الردّ الذي تم إنشاؤه. تؤدي القيم الموجبة إلى فرض عقوبة على الرموز المميزة التي تظهر في المحتوى الذي تم إنشاؤه، ما يزيد من احتمال إنشاء محتوى أكثر تنوعًا.	---
إيقاف التسلسلات stopSequences	تحدّد هذه السمة قائمة بالسلاسل التي توجّه النموذج إلى التوقّف عن إنشاء المحتوى إذا تم العثور على إحدى السلاسل في الرد. لا ينطبق هذا الإعداد إلا عند استخدام إعدادات GenerativeModel.	---
طُرق الردّ responseModalities	تحدّد هذه السمة نوع الناتج (مثل النص أو الصوت أو الصور). ينطبق ذلك فقط عند استخدام نماذج Live API أو عند استخدام نموذج Gemini قادر على إنشاء وسائط متعدّدة (مثل نماذج "نانو بانانا").	---
الكلام (الصوت) speechConfig	تحدّد هذه السمة الصوت المستخدَم لإخراج الصوت الذي يتم بثه عند استخدام Live API. لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام نماذج Live API.	Puck
خصائص الصور imageConfig	تحدّد هذه السمة نسبة العرض إلى الارتفاع ودرجة دقّة الصور التي يتم إنشاؤها. القيم المسموح بها: راجِع مقالة ضبط إعدادات إنشاء الصور ينطبق ذلك فقط عند استخدام نموذج Gemini قادر على إخراج الصور (مثل نماذج "Nano Banana").	نسبة العرض إلى الارتفاع 1:1 (مربّع) درجة الدقة 1024x1024

ملاحظة: تتوفّر أيضًا عمليات الضبط التالية في GenerationConfig:

• يتم التحكّم في إنشاء إخراج منظَّم (مثل JSON) باستخدام المَعلمتَين responseMimeType وresponseSchema.
• تحديد إعدادات مرتبطة بالتفكير (مثل ميزانية التفكير وما إذا كان سيتم تضمين ملخّصات الأفكار) يتم من خلال استخدام thinkingConfig (لا ينطبق ذلك إلا على Gemini 2.5 والإصدارات الأحدث).

المَعلمات التالية متاحة، ولكن لا يُنصح بضبطها في Gemini 3.x والإصدارات الأحدث. للحصول على ردود أكثر حتمية، حدِّد تعليمات النظام باستخدام قواعد واضحة لحالة الاستخدام المحدّدة.

المَعلمة	الوصف	القيمة التلقائية
درجة الحرارة temperature	تتحكّم هذه السمة في درجة العشوائية في الردّ. تؤدي درجات العشوائية المنخفضة إلى ردود أكثر حتمية، وتؤدي درجات العشوائية المرتفعة إلى ردود أكثر تنوعًا أو إبداعًا. لا يُنصح بضبط درجة العشوائية في نماذج Gemini 3.x والإصدارات الأحدث.	يعتمد ذلك على النموذج
أعلى K topK	يحدّ هذا الإعداد من عدد الكلمات ذات الاحتمالية الأعلى التي يتم استخدامها في المحتوى الذي يتم إنشاؤه. إذا كانت قيمة أعلى K كلمة محتملة هي 1، يعني ذلك أنّ الرمز المميز التالي الذي سيتم اختياره يجب أن يكون الأكثر احتمالاً بين جميع الرموز المميزة في مفردات النموذج، بينما إذا كانت قيمة أعلى K كلمة محتملة هي n، يعني ذلك أنّه يجب اختيار الرمز المميز التالي من بين الرموز المميزة n الأكثر احتمالاً (كل ذلك استنادًا إلى درجة العشوائية التي تم ضبطها). لا يُنصح بضبط إعداد "أعلى K كلمة محتملة" في النماذج Gemini 3.x والإصدارات الأحدث.	يعتمد ذلك على النموذج
Top-P topP	تتحكّم هذه المَعلمة في تنوّع المحتوى الذي يتم إنشاؤه. يتم اختيار الرموز المميزة من الأكثر احتمالاً (راجِع أعلى K أعلاه) إلى الأقل احتمالاً إلى أن يساوي مجموع احتمالاتها قيمة "أعلى احتمال تراكمي". لا يُنصح بضبط مَعلمة "أعلى احتمال تراكمي" في نماذج Gemini 3.x والنماذج الأحدث.	يعتمد ذلك على النموذج

---

ضبط طُرز Imagen

سيتم إيقاف جميع نماذج Imagen نهائيًا في 24 يونيو 2026. يمكنك بدلاً من ذلك نقل تطبيقاتك لاستخدام Geminiنماذج معالجة الصور (نماذج "Nano Banana").

انقر على مقدّم خدمة Imagen API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بمقدّم الخدمة على هذه الصفحة. Gemini Developer API Vertex AI Gemini API

يوضّح لك هذا القسم كيفية إعداد عملية ضبط لاستخدامها مع نماذج Imagen، كما يقدّم وصفًا لكل مَعلمة.

إعداد نموذج إعداد (Imagen)

يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة تشغيل الجهاز الافتراضي. إذا أردت استخدام إعداد مختلف، أنشئ مثيلاً جديدًا من ImagenModel باستخدام هذا الإعداد.

Swift

اضبط قيم المَعلمات في ImagenGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.

import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: .landscape16x9,
  imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
  addWatermark: false
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
  modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

اضبط قيم المَعلمات في ImagenGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.

// ...

// 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
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

اضبط قيم المَعلمات في ImagenGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.

// ...

// 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
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .imagenModel(
                    "IMAGEN_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

اضبط قيم المَعلمات في ImagenGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.

// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
  addWatermark: false
};

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

اضبط قيم المَعلمات في ImagenGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: 'frogs',
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
  addWatermark: false
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
  model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

اضبط قيم المَعلمات في ImagenGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.

using Firebase.AI;

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new ImagenGenerationConfig(
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.Landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.Jpeg(100)
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetImagenModel(
  modelName: "imagen-4.0-generate-001",
  generationConfig: config
);

// ...

يمكنك الاطّلاع على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.

وصف المَعلمات (Imagen)

في ما يلي نظرة عامة على مستوى عالٍ على المَعلمات المتاحة، حسب الاقتضاء. يمكنك الاطّلاع على قائمة شاملة بالمعلَمات وقيمها في مستندات Google Cloud.

المَعلمة	الوصف	القيمة التلقائية
الطلب السلبي negativePrompt	وصف للعناصر التي تريد استبعادها من الصور التي يتم إنشاؤها لم يعُد هذا المَعلمة متاحًا في imagen-3.0-generate-002.	---
عدد النتائج numberOfImages	عدد الصور التي تم إنشاؤها والتي يتم عرضها لكل طلب	القيمة التلقائية هي صورة واحدة
نسبة العرض إلى الارتفاع aspectRatio	نسبة عرض الصور التي تم إنشاؤها إلى ارتفاعها	القيمة التلقائية هي مربّع (1:1)
تنسيق الصورة imageFormat	خيارات الإخراج، مثل تنسيق الصورة (نوع MIME) ومستوى ضغط الصور التي تم إنشاؤها	نوع MIME التلقائي هو PNG مستوى الضغط التلقائي هو 75 (في حال ضبط نوع MIME على JPEG)
العلامة المائية addWatermark	تحديد ما إذا كنت تريد إضافة علامة مائية رقمية غير مرئية (تُعرف باسم SynthID) إلى الصور التي يتم إنشاؤها	القيمة التلقائية هي true
إنشاء شخصيات personGeneration	ما إذا كان النموذج يسمح بإنشاء صور لأشخاص	يعتمد الإعداد التلقائي على النموذج
تضمين سمات الأمان includeSafetyAttributes	تحديد ما إذا كان سيتم تفعيل تقريب تقييمات الذكاء الاصطناعي المسؤول لقائمة من سمات الأمان في الردود على المدخلات والمخرجات غير المفلترة فئات سمات الأمان: "Death, Harm & Tragedy", "Firearms & Weapons", "Hate", "Health", "Illicit Drugs", "Politics", "Porn", "Religion & Belief", "Toxic", "Violence", "Vulgarity", "War & Conflict".	القيمة التلقائية هي false

ملاحظة: Firebase AI Logic لا يتيح بعد المَعلمات التالية:

• تحديد رقم البذور (المَعلمة seed)
• ضبط حزمة Google Cloud Storage لتخزين الصور التي تم إنشاؤها (المَعلمة storageUri)
• إيقاف تحسين الطلب (المَعلمة enhancePrompt)

---

خيارات أخرى للتحكّم في إنشاء المحتوى

• مزيد من المعلومات حول تصميم الطلبات لتتمكّن من التأثير في النموذج لإنشاء نتائج تتوافق مع احتياجاتك
• استخدِم إعدادات الأمان لتعديل احتمالية تلقّي ردود قد تُعتبر ضارة، بما في ذلك كلام يحض على الكراهية والمحتوى الجنسي الفاضح.
• اضبط تعليمات النظام لتوجيه سلوك النموذج. هذه الميزة تشبه المقدمة التي تضيفها قبل أن يتلقّى النموذج أي تعليمات أخرى من المستخدم النهائي.
• مرِّر مخطط الردود مع الطلب لتحديد مخطط ناتج معيّن. تُستخدَم هذه الميزة بشكل شائع الاستخدام عند إنشاء مخرجات بتنسيق JSON، ولكن يمكن استخدامها أيضًا في مهام التصنيف (مثل عندما تريد أن يستخدم النموذج تصنيفات أو علامات معيّنة).