คุณสามารถใช้การตั้งค่าความปลอดภัยเพื่อปรับความเป็นไปได้ที่จะได้รับคำตอบที่อาจถือว่าอันตราย โดยค่าเริ่มต้น การตั้งค่าความปลอดภัยจะบล็อกเนื้อหาที่มีความเป็นไปได้ปานกลางและ/หรือสูงที่จะเป็นเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัยในทุกมิติข้อมูล
Gemini ข้ามไปที่การตั้งค่าความปลอดภัย Imagen ข้ามไปที่การตั้งค่าความปลอดภัย
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)