Comprende y usa la configuración de seguridad


Puedes usar la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que se consideren dañinas. De forma predeterminada, la configuración de seguridad bloquea el contenido con una probabilidad media o alta de no ser seguro en todas las dimensiones.

Obtén más información sobre la configuración de seguridad en la documentación de Google Cloud.

Debes configurar SafetySettings durante la inicialización del modelo. Estos son algunos ejemplos básicos.

Sigue estos pasos para establecer un parámetro de configuración de seguridad:

Kotlin 

import com.google.firebase.vertexai.type.HarmBlockThreshold
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmCategory
import com.google.firebase.vertexai.type.SafetySetting

val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
    modelName = "MODEL_NAME",
    safetySettings = listOf(
        SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH)
    )
)

// ...

Java 

SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
    HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH);

GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
    "MODEL_NAME",
    /* generationConfig is optional */ null,
    Collections.singletonList(harassmentSafety)
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

También puedes establecer más de un parámetro de configuración de seguridad:

Kotlin 

import com.google.firebase.vertexai.type.HarmBlockThreshold
import com.google.firebase.vertexai.type.HarmCategory
import com.google.firebase.vertexai.type.SafetySetting

val harassmentSafety = SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH)

val hateSpeechSafety = SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH, HarmBlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE)

val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
    modelName = "MODEL_NAME",
    safetySettings = listOf(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
)

// ...

Java 

SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
    HarmBlockThreshold.ONLY_HIGH);

SafetySetting hateSpeechSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH,
    HarmBlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE);

GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
    "MODEL_NAME",
    /* generationConfig is optional */ null,
    List.of(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

Otras opciones para controlar la generación de contenido

  • Obtén más información sobre el diseño de instrucciones para influir en el modelo y generar resultados específicos para tus necesidades.
  • Configura los parámetros del modelo para controlar cómo el modelo genera una respuesta. Estos parámetros incluyen tokens de salida máximos, temperatura, K superior y P superior.
  • Establece instrucciones del sistema para guiar el comportamiento del modelo. Esta función es como un "preámbulo" que agregas antes de que el modelo se exponga a otras instrucciones del usuario final.
  • Pasa un esquema de respuesta junto con la instrucción para especificar un esquema de salida específico. Esta función se usa con mayor frecuencia cuando se genera un resultado JSON, pero también se puede usar para tareas de clasificación (como cuando deseas que el modelo use etiquetas específicas).