ทำความเข้าใจและใช้การตั้งค่าความปลอดภัย


คุณสามารถใช้การตั้งค่าความปลอดภัยเพื่อปรับความเป็นไปได้ที่จะได้รับคำตอบที่อาจถือว่าอันตราย โดยค่าเริ่มต้น การตั้งค่าความปลอดภัยจะบล็อกเนื้อหาที่มีความเป็นไปได้ปานกลางและ/หรือสูงที่จะเป็นเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัยในทุกมิติข้อมูล

ข้ามไปที่การตั้งค่าความปลอดภัย Gemini ข้ามไปที่การตั้งค่าความปลอดภัย Imagen

การตั้งค่าความปลอดภัยสำหรับรุ่น Gemini

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่าความปลอดภัยในเอกสารประกอบของ Google Cloud

คุณกําหนดค่า SafetySettings ในระหว่างการเริ่มต้นใช้งานโมเดล ตัวอย่างเบื้องต้นมีดังนี้

วิธีตั้งค่าความปลอดภัย 1 รายการมีดังนี้

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 = "GEMINI_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(
    "GEMINI_MODEL_NAME",
    /* generationConfig is optional */ null,
    Collections.singletonList(harassmentSafety)
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

คุณยังตั้งค่าความปลอดภัยได้มากกว่า 1 รายการ ดังนี้

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 = "GEMINI_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(
    "GEMINI_MODEL_NAME",
    /* generationConfig is optional */ null,
    List.of(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

การตั้งค่าความปลอดภัยสำหรับรุ่น Imagen

ดูข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งค่าความปลอดภัยที่รองรับและค่าที่ใช้ได้ทั้งหมดสำหรับรุ่น Imagen

Kotlin

val imagenModel = Firebase.vertexAI.imagenModel(
  modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
  // Configure image generation safety settings for the model
  safetySettings = ImagenSafetySettings(
    safetyFilterLevel = ImagenSafetyFilterLevel.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
    personFilterLevel = ImagenPersonFilterLevel.BLOCK_ALL
  )
)

// ...

Java

ImagenModel imagenModel =
    FirebaseVertexAI.getInstance().imagenModel(
            /* modelName */ "IMAGEN_MODEL_NAME",
            /* imageGenerationConfig */ null);
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(imagenModel);

// ...

ตัวเลือกอื่นๆ ในการควบคุมการสร้างเนื้อหา

  • ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการออกแบบพรอมต์เพื่อให้คุณควบคุมโมเดลให้สร้างเอาต์พุตที่ตรงกับความต้องการของคุณได้
  • กำหนดค่าพารามิเตอร์โมเดลเพื่อควบคุมวิธีที่โมเดลสร้างคำตอบ สําหรับโมเดล Gemini พารามิเตอร์เหล่านี้ ได้แก่ โทเค็นเอาต์พุตสูงสุด, อุณหภูมิ, topK และ topP สำหรับโมเดล Imagen รายการเหล่านี้รวมถึงสัดส่วนการแสดงผล การสร้างบุคคล ลายน้ำ ฯลฯ
  • ตั้งค่าคำสั่งของระบบเพื่อกำหนดลักษณะการทำงานของโมเดล ฟีเจอร์นี้เปรียบเสมือน "คํานํา" ที่คุณเพิ่มก่อนที่จะแสดงรูปแบบต่อผู้ใช้ปลายทาง
  • ส่งสคีมาคำตอบ wraz zพรอมต์เพื่อระบุสคีมาเอาต์พุตที่เฉพาะเจาะจง ฟีเจอร์นี้มักใช้เมื่อสร้างเอาต์พุต JSON แต่สามารถใช้กับงานการจัดประเภทได้ด้วย (เช่น เมื่อคุณต้องการให้โมเดลใช้ป้ายกำกับหรือแท็กที่เฉพาะเจาะจง)