W przypadku Firebase AI Logic konsola Firebase udostępnia interfejs z instrukcjami, który pomaga określić zawartość szablonu.
Szablony promptów serwera używają składni i formatu opartego na Dotprompt. Na tej stronie znajdziesz szczegółowe opisy formatu i składni szablonu oraz przykłady dla Gemini i Imagen.
Oto najważniejsze komponenty przykładowego żądania do modelu Gemini:
---
model: 'gemini-2.5-flash'
---
{{role "system"}}
All output must be a clearly structured invoice document.
Use a tabular or clearly delineated list format for line items.
{{role "user"}}
Create an example customer invoice for a customer named {{customerName}}.
Górna sekcja w potrójnych myślnikach zawiera nazwę modelu oraz opcjonalnie konfigurację modelu, weryfikację danych wejściowych lub schemat, które chcesz wysłać w żądaniu. Jest on zapisany jako pary klucz-wartość i jest powszechnie nazywany frontmatterem w YAML.
Treść szablonu zawiera prompt. Może też opcjonalnie zawierać instrukcje systemowe i wartości wejściowe (przy użyciu składni Handlebars).
Na tej stronie znajdziesz szczegółowe opisy formatu i składni szablonu oraz przykłady dotyczące tych elementów:
Gemini
Wszystkie przykłady w tej sekcji pokazują szablony, które używają modelu gemini-2.5-flash, ale możesz użyć dowolnego modelu Gemini obsługiwanego przez Firebase AI Logic (z wyjątkiem modeli Gemini Live).
Hello world
Oto krótki przykład szablonu promptu serwera:
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'gemini-2.5-flash'
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Write a story about a magic backpack.
Konfiguracja modelu
Skonfiguruj model, aby określić, jak ma generować odpowiedź, np. maksymalną liczbę tokenów wyjściowych, temperaturę, górny k i górny p.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'gemini-2.5-flash'
config:
candidateCount: 1
temperature: 0.9
topP: 0.1
topK: 16
maxOutputTokens: 200
stopSequences: ["red"]
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Write a story about a magic backpack.
Instrukcje systemowe
Ustaw instrukcje systemowe, aby sterować działaniem modelu. Dodajesz je do promptu:
Określ instrukcje systemowe, używając składni
{{role "system"}}.Określ prompt tekstowy, używając składni
{{role "user"}}.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'gemini-2.5-flash'
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
{{role "system"}}
All output must be a clearly structured invoice document.
Use a tabular or clearly delineated list format for line items.
{{role "user"}}
Create an example customer invoice for a customer.
Zmienne wejściowe
Niektóre prompty są statyczne, ale często musisz uwzględnić w nich dane użytkownika.
W prompcie możesz uwzględnić dynamiczne zmienne wejściowe, używając wyrażeń Handlebars, które znajdują się w tagach {{ }} w formacie {{variableName}} lub {{object.propertyName}} (np. Hello, {{name}} from {{address.city}}).
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'gemini-2.5-flash'
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Create an example customer invoice for a customer named {{customerName}}.
W szablonie możesz podać wartość domyślną, ale wartość zmiennej wejściowej jest zwykle podawana przez klienta w ramach żądania.
Przepływy sterujące (pętle i warunki)
Aby pisać bardziej złożone prompty, możesz używać bloków warunkowych (np. #if, else i #unless) oraz iteracji (#each).
Możesz podać dodatkowe informacje kontekstowe jako zmienne ze specjalnym prefiksem @:
@first: wartość true, gdy iterowany jest pierwszy element bloku#each.@last: wartość true, gdy iterowany jest ostatni element bloku#each.@index: podaje indeks (liczony od zera) bieżącego elementu.
Informacje o wszystkich wbudowanych pomocnikach logicznych znajdziesz w dokumentacji Handlebars.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'gemini-2.5-flash'
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Create an example customer invoice for a customer named {{customerName}}.
Include entries for each of the following products
{{#each productNames}}
{{#if @first}}
Include line items for the following purchases
{{/if}}
- {{this}}
{{/each}}
{{#if isVipCustomer}}
Give the customer a 5% discount.
{{/if}}
Pamiętaj, że warunki akceptują tylko odwołanie do zmiennej, a nie żaden typ wyrażenia, np.:
- Działa to w przypadku tych elementów:
{{#if isVipCustomer}} ... {{/if}} - To nie działa:
{{#if customer.type == 'vip'}} ... {{/if}}
Jeśli zmienna jest wartością logiczną, warunek działa zgodnie z oczekiwaniami. Jeśli zmienna nie jest wartością logiczną, warunek jest w praktyce sprawdzaniem „is-not-null”. Może to być przydatne w przypadku obsługi opcjonalnych danych wejściowych, np.:
{{#if customerName}}
Hello {{customerName}}
{{else}}
Hello Guest
{{/if}}
Weryfikacja danych wejściowych i schemat
Jeśli dane pochodzą od klienta, zdecydowanie zalecamy użycie parametru input schema, aby chronić się przed atakami typu prompt injection i mieć pewność, że dane przekazywane w żądaniu są zgodne z Twoimi oczekiwaniami.
Możesz podać wartości domyślne na wypadek, gdyby klient nie podał żadnej wartości.
Schemat obsługuje typy skalarne
string,integer,number,booleaniobject. Obiekty, tablice i wyliczenia są oznaczane nawiasem po nazwie pola.Wszystkie właściwości są uważane za wymagane, chyba że oznaczysz je jako opcjonalne za pomocą symbolu
?. Gdy właściwość jest oznaczona jako opcjonalna, można też przypisać do niej wartość null, aby zapewnić większą swobodę w przypadku dużych modeli językowych, które mogą zwracać wartość null zamiast pomijać pole.
Oto podstawowy przykład schematu danych wejściowych. Bardziej zaawansowany schemat znajdziesz poniżej.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'gemini-2.5-flash'
input:
default:
isVipCustomer: false
schema:
customerName: string, the customers name # string, number, and boolean types are defined like this
productNames?(array, list of products to include in the invoice): string # optional fields are marked with a ?
isVipCustomer?: boolean, whether or not the customer is a VIP
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Create an example customer invoice for a customer named {{customerName}}.
Include entries for each of the following products
{{#each productNames}}
{{#if @first}}
Include line items for the following purchases
{{/if}}
- {{this}}
{{/each}}
{{#if isVipCustomer}}
Give the customer a 5% discount.
{{/if}}
Schemat wyjściowy
Jeśli chcesz, aby model generował uporządkowane dane wyjściowe w formacie JSON, możesz określić schemat wyjściowy. Określając format: json, ograniczasz model tak, aby zawsze zwracał odpowiedź w formacie JSON zgodną z określonym schematem.
Schemat obsługuje typy skalarne
string,integer,number,booleaniobject. Obiekty, tablice i wyliczenia są oznaczane nawiasem po nazwie pola.Wszystkie właściwości są uważane za wymagane, chyba że oznaczysz je jako opcjonalne za pomocą symbolu
?. Gdy właściwość jest oznaczona jako opcjonalna, można też przypisać do niej wartość null, aby zapewnić większą swobodę w przypadku dużych modeli językowych, które mogą zwracać wartość null zamiast pomijać pole.
Oto podstawowy przykład generowania uporządkowanych danych wyjściowych JSON. Bardziej zaawansowany schemat znajdziesz poniżej.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: gemini-2.5-flash
output:
format: json
schema:
invoiceId: string
invoiceFile(object, an invoice file):
url?: string
contents: string
mimeType: string
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Create an example customer invoice.
Wielomodalne wprowadzanie danych
Prompty multimodalne wysyłane do modelu Gemini mogą zawierać różne typy danych wejściowych, w tym pliki (np. tekst wraz z obrazami, plikami PDF, plikami tekstowymi, dźwiękiem i filmem).
Podaj plik, używając jego adresu URL w składni
{{media url}}.Podaj plik wbudowany w składni
{{media type="mime_type" data="contents"}}.
Oto podstawowy przykład podawania danych multimodalnych. Bardziej złożony przykład znajdziesz poniżej.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'gemini-2.5-flash'
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Describe this image
{{media type="mimeType" data="imageData"}}
Imagen (generowanie obrazów)
W pierwszej wersji szablony promptów serwera obsługują generowanie obrazów za pomocą modeli Imagen i promptu zawierającego tylko tekst. Wkrótce udostępnimy więcej informacji, w tym o edytowaniu obrazów za pomocą Imagen (podczas korzystania z Vertex AI Gemini API).
Podstawowe
Ten przykład pokazuje podstawowy szablon generowania obrazów za pomocą Imagen z zmiennymi wejściowymi i weryfikacją danych wejściowych podobnymi do Gemini.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'imagen-4.0-generate-001'
input:
schema:
prompt: 'string'
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
Create an image containing {{prompt}}
Zaawansowane
Ten przykład pokazuje, jak dodać konfigurację modelu i używać w prompcie bardziej zaawansowanych funkcji, takich jak zmienne wejściowe, weryfikacja danych wejściowych i przepływy sterowania podobne do Gemini.
Konfiguracja (frontmatter)
---
model: 'imagen-4.0-fast-generate-001'
config:
sampleCount: 1
aspectRatio: "16:9"
personGeneration: dont_allow
includeRaiReason: true
input:
schema:
style(enum, The style of image): [photo, sketch, painting]
subject: string, The object or animal or scenery to generate.
context?: string, Optional background or context description.
default:
style: photo
---
Prompt i (w stosownych przypadkach) instrukcje systemowe
A {{style}} of {{subject}}{{#if context}}{{context}}{{/if}}.