Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Nhấp vào nhà cung cấp Gemini API để xem nội dung và mã dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.
Khi đưa ra yêu cầu cho một mô hình tạo sinh, bạn sẽ gửi kèm theo một câu lệnh với yêu cầu của mình. Bằng cách soạn thảo cẩn thận những câu lệnh này, bạn có thể tác động đến mô hình để tạo ra kết quả phù hợp với nhu cầu của mình.
Câu lệnh cho các mô hình Gemini
Câu lệnh cho các mô hình Gemini có thể chứa các câu hỏi, hướng dẫn, thông tin theo bối cảnh, ví dụ về vài lần thực hiện và dữ liệu đầu vào một phần để mô hình hoàn tất hoặc tiếp tục.
Tìm hiểu về cách thiết kế câu lệnh trong tài liệu Gemini Developer API:
Định cấu hình các thông số mô hình để kiểm soát cách mô hình tạo ra câu trả lời. Đối với các mô hình Gemini, các tham số này bao gồm số lượng mã thông báo đầu ra tối đa, nhiệt độ, topK và topP.
Đối với các mô hình Imagen, những yếu tố này bao gồm tỷ lệ khung hình, tạo người, đóng dấu bản quyền, v.v.
Sử dụng chế độ cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được những câu trả lời có thể bị coi là gây hại, bao gồm cả lời nói hận thù và nội dung khiêu dâm.
Đặt chỉ dẫn hệ thống để định hướng hành vi của mô hình. Tính năng này giống như một phần mở đầu mà bạn thêm trước khi mô hình tiếp xúc với bất kỳ hướng dẫn nào khác của người dùng cuối.
Truyền giản đồ phản hồi cùng với câu lệnh để chỉ định một giản đồ đầu ra cụ thể. Tính năng này thường được dùng nhất khi tạo đầu ra JSON, nhưng cũng có thể dùng cho các tác vụ phân loại (chẳng hạn như khi bạn muốn mô hình sử dụng các nhãn hoặc thẻ cụ thể).
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-08-19 UTC."],[],[],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)."]]