تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
انقر على مزوّد Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة.
عندما توجّه طلبًا إلى نموذج إنشاء، فإنك ترسل مطالبة مع طلبك. من خلال تصميم هذه الطلبات بعناية، يمكنك التأثير في النموذج لإنشاء نتائج تتناسب مع احتياجاتك.
توجيه الطلبات إلى نماذج Gemini
يمكن أن تتضمّن الطلبات الموجّهة إلى نماذج Gemini أسئلة وتعليمات ومعلومات سياقية وأمثلة قليلة الإدخال وإدخالات جزئية لكي يكملها النموذج أو يتابعها.
يمكنك الاطّلاع على معلومات حول تصميم الطلبات في مستندات Gemini Developer API:
اضبط مَعلمات النموذج
للتحكّم في طريقة إنشاء النموذج للرد. بالنسبة إلى Gemini النماذج،
تتضمّن هذه المَعلمات الحد الأقصى لعدد الرموز المميزة للناتج ودرجة الحرارة وtopK وtopP.
بالنسبة إلى نماذج Imagen، تشمل هذه القيود نسبة العرض إلى الارتفاع، وإنشاء صور أشخاص، والعلامات المائية، وما إلى ذلك.
استخدِم إعدادات الأمان
لتعديل احتمالية تلقّي ردود قد تُعتبر
ضارة، بما في ذلك خطاب 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 عند إنشاء مخرجات بتنسيق JSON، ولكن يمكن استخدامها أيضًا في مهام التصنيف (مثل عندما تريد أن يستخدم النموذج تصنيفات أو علامات معيّنة).
تاريخ التعديل الأخير: 2025-08-19 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-08-19 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\n\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| *Click your Gemini API provider to view provider-specific content and code on this page.* Gemini Developer API Vertex AI Gemini API |\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhen you make a request to a generative model, you send along a *prompt* with\nyour request. By carefully crafting these prompts, you can influence the model\nto generate output specific to your needs.\n\nPrompting for Gemini models\n\nPrompts for Gemini models can contain questions,\ninstructions, contextual information, few-shot examples, and partial input for\nthe model to complete or continue.\n\nLearn about prompt design in the Gemini Developer API documentation:\n\n- [Prompt design strategies](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies)\n\n- [Prompt samples](https://ai.google.dev/gemini-api/prompts)\n\n| **Tip:** You can experiment with prompts and model configurations and rapidly iterate using [Google AI Studio](https://aistudio.google.com).\n\nPrompting for Imagen models\n\nFor Imagen, learn about\n[specific prompting strategies and options](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/imagen#imagen-prompt-guide)\n\nOther options to control content generation\n\n- Configure [model parameters](/docs/ai-logic/model-parameters) to control how the model generates a response. For Gemini models, these parameters include max output tokens, temperature, topK, and topP. For Imagen models, these include aspect ratio, person generation, watermarking, etc.\n- Use [safety settings](/docs/ai-logic/safety-settings) to adjust the likelihood of getting responses that may be considered harmful, including hate speech and sexually explicit content.\n- Set [system instructions](/docs/ai-logic/system-instructions) to steer the behavior of the model. This feature is like a preamble that you add before the model gets exposed to any further instructions from the end user.\n- Pass a [*response schema*](/docs/ai-logic/generate-structured-output) along with the prompt to specify a specific output schema. This feature is most commonly used when [generating JSON output](/docs/ai-logic/generate-structured-output#generate-json-basic), but it can also be used for [classification tasks](/docs/ai-logic/generate-structured-output#generate-enum-basic) (like when you want the model to use specific labels or tags)."]]
