Entender e usar as configurações de segurança


É possível usar as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que possam ser consideradas nocivas. Por padrão, as configurações de segurança bloqueiam conteúdo com probabilidade média e/ou alta de não ser seguro em todas as dimensões.

Saiba mais sobre as configurações de segurança na documentação do Google Cloud.

Configure SafetySettings durante a inicialização do modelo. Confira alguns exemplos básicos.

Saiba como definir uma configuração de segurança:

Kotlin 

import com.google.firebase.vertexai.type.BlockThreshold
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, BlockThreshold.ONLY_HIGH)
    )
)

// ...

Java 

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

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

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

Também é possível definir mais de uma configuração de segurança:

Kotlin 

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

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

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

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

// ...

Java 

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

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

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

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

Outras opções para controlar a geração de conteúdo

  • Saiba mais sobre o design de comando para influenciar o modelo a gerar resultados específicos para suas necessidades.
  • Configure os parâmetros do modelo para controlar como o modelo gera uma resposta. Esses parâmetros incluem tokens de saída máximos, temperatura, topK e topP.
  • Defina instruções do sistema para orientar o comportamento do modelo. Esse recurso é como um "preâmbulo" que você adiciona antes que o modelo seja exposto a outras instruções do usuário final.
  • Transmita um esquema de resposta com o comando para especificar um esquema de saída específico. Esse recurso é usado com mais frequência ao gerar saída JSON, mas também pode ser usado para tarefas de classificação, como quando você quer que o modelo use rótulos ou tags específicos.