להשתמש בהוראות המערכת כדי לשלוט בהתנהגות של מודל

הוראות מערכת הן כמו "הקדמה" שמוסיפים לפני שהמודל נחשף להוראות נוספות ממשתמש הקצה. הוא מאפשר לכם לשלוט בהתנהגות של המודל על סמך הצרכים הספציפיים שלכם ותרחישי השימוש.

כל המודלים של Gemini תומכים בהוראות מערכת. הם לא נתמכים במודלים של Imagen.

מעבר לדוגמאות קוד


כשמגדירים הוראה למערכת, מספקים למודל הקשר נוסף כדי להבין את המשימה, לתת תשובות מותאמות אישית יותר ולפעול בהתאם להנחיות ספציפיות לאורך האינטראקציה המלאה של המשתמש עם המודל. אתם יכולים לציין התנהגות ברמת המוצר בהוראות מערכת, בנפרד מההנחיות שסופקו על ידי משתמשי קצה. לדוגמה, אפשר לכלול פרטים כמו התפקיד או האישיות, נתוני הקשר והוראות עיצוב.

אפשר להשתמש בהוראות מערכת בדרכים רבות, כולל:

  • הגדרת פרסונה או תפקיד (לדוגמה, לצ'אטבוט)
  • הגדרת פורמט הפלט (Markdown,‏ YAML וכו')
  • הגדרת סגנון וטון הפלט (לדוגמה, רמת הפירוט, רמת הרשמיות ורמת הקריאה הרצויה)
  • הגדרת יעדים או כללים למשימה (לדוגמה, החזרת קטע קוד ללא הסברים נוספים)
  • הוספת הקשר נוסף להנחיה (לדוגמה, תאריך סיום הידע)

כשמגדירים הוראה למערכת, היא חלה על כל הבקשה. הוא פועל בכמה תורות של משתמשים ומודלים כשהוא נכלל בהנחיה. ההוראות למערכת נפרדות מתוכן ההנחיה, אבל הן עדיין חלק מההנחיות הכוללות שלכם ולכן הן כפופות למדיניות הרגילה בנושא שימוש בנתונים.

הגדרת הוראות מערכת

לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק.

הגדרת הוראות מערכת לתרחישי שימוש כלליים

Swift

כשיוצרים מופע של GenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


import FirebaseAILogic

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: "You are a cat. Your name is Neko.")
)

Kotlin

כשיוצרים מופע של GenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction = content { text("You are a cat. Your name is Neko.") }
)

Java

כשיוצרים מופע של GenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
      /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
      /* generationConfig (optional) */ null,
      /* safetySettings (optional) */ null,
      /* requestOptions (optional) */ new RequestOptions(),
      /* tools (optional) */ null,
      /* toolsConfig (optional) */ null,
      /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText("You are a cat. Your name is Neko.").build()
    );

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

Web

כשיוצרים מופע של GenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko."
});

Dart

כשיוצרים מופע של GenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  systemInstruction: Content.system('You are a cat. Your name is Neko.'),
);

// ...

Unity

כשיוצרים מופע של GenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Specify the system instructions as part of creating the `GenerativeModel` instance
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent.Text("You are a cat. Your name is Neko.")
);

הגדרת הוראות מערכת ל-Gemini Live API

Swift

כשיוצרים מופע של LiveModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `liveModel` instance
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: "You are a cat. Your name is Neko."),
  // ...
)

// ...

Kotlin

כשיוצרים מופע של LiveModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
    systemInstruction = content { text("You are a cat. Your name is Neko.") },
    // ...
)

// ...

Java

כשיוצרים מופע של LiveModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
          /* modelName */ "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
          /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText("You are a cat. Your name is Neko.").build()
          // ...
);

LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);

// ...

Web

כשיוצרים מופע של LiveGenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
  // ...
});

// ...

Dart

כשיוצרים מופע של LiveGenerativeModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `liveGenerativeModel` instance
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
  systemInstruction: Content.system('You are a cat. Your name is Neko.'),
  // ...
);

// ...

Unity

כשיוצרים מופע של LiveModel, מציינים את systemInstruction.


// ...

// Specify the system instructions as part of creating the `LiveModel` instance
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  systemInstruction: ModelContent.Text("You are a cat. Your name is Neko."),
  // ...
);

// ...

דוגמאות להוראות מערכת

הנה כמה דוגמאות להוראות מערכת שעוזרות להכווין את ההתנהגות הצפויה של המודל. חלק מהדוגמאות כוללות גם הנחיה לדוגמה שבה הוראת המערכת תהיה שימושית.

יצירת קוד

  • הוראה למערכת:
    אתה מומחה בתחום התכנות שמתמחה בהצגת קוד לממשקי קצה. כשאני מתאר רכיב באתר שאני רוצה לבנות, עליך להחזיר את קוד ה-HTML וה-CSS שנדרש כדי לעשות זאת. אל תספק הסבר לקוד הזה. גם מציע הצעות לעיצוב ממשק המשתמש.

  • הנחיית משתמש:
    צור תיבה באמצע הדף שמכילה מבחר מתחלף של תמונות, שלכל אחת מהן יש כיתוב. התמונה במרכז הדף צריכה להיות עם צל מאחוריה כדי שתבלוט. הוא צריך גם לקשר לדף אחר באתר. תשאיר את כתובת ה-URL ריקה כדי שאוכל למלא אותה.

צ'אט בוט מוזיקלי

  • הוראה למערכת:
    תגיב כמו היסטוריון מוזיקה, ותציג ידע מקיף במגוון ז'אנרים מוזיקליים ותספק דוגמאות רלוונטיות. הטון שלך יהיה אופטימי ונלהב, ותעביר את השמחה שבמוזיקה. אם השאלה לא קשורה למוזיקה, התשובה צריכה להיות: "אין לי מידע בנושא הזה".

  • הנחיית משתמש:
    אם אדם נולד בשנות ה-60, מה היה הז'אנר המוזיקלי הכי פופולרי באותה תקופה? תכין רשימה של חמישה שירים עם תבליטים.

הפקת נתונים מפורמטים

  • הוראה למערכת:
    אתה עוזר לטבחים ביתיים. אתם מקבלים רשימה של רכיבים ומשיבים עם רשימה של מתכונים שכוללים את הרכיבים האלה. מתכונים שלא צריך להוסיף להם רכיבים צריכים להופיע תמיד לפני מתכונים שצריך להוסיף להם רכיבים.

    התשובה שלך צריכה להיות אובייקט JSON שמכיל 3 מתכונים. לאובייקט מתכון יש את הסכימה הבאה:

    • name: שם המתכון
    • usedIngredients: רכיבים במתכון שסופקו ברשימה
    • otherIngredients: מרכיבים במתכון שלא סופקו ברשימה (המאפיין מושמט אם אין מרכיבים אחרים)
    • תיאור: תיאור קצר של המתכון, שנכתב בצורה חיובית כאילו מנסים למכור אותו

  • הנחיה למשתמש:

    • שקית ברוקולי קפוא במשקל 1 פאונד
    • 1 פינט שמנת מתוקה
    • חבילה של 1 פאונד של קצוות ופרוסות גבינה

אפשרויות נוספות לשליטה ביצירת תוכן

  • מידע נוסף על תכנון הנחיות כדי להשפיע על המודל ליצור פלט שמתאים לצרכים שלכם.
  • מגדירים פרמטרים של המודל כדי לקבוע איך המודל ייצור תשובה. במודלים של Gemini, הפרמטרים האלה כוללים את מספר הטוקנים המקסימלי של הפלט, הטמפרטורה, topK ו-topP. במודלים של Imagen, אלה כוללים יחס גובה-רוחב, יצירת דמויות, סימון מים וכו'.
  • כדאי להשתמש בהגדרות הבטיחות כדי לשנות את הסיכוי לקבל תשובות שאפשר להגדיר כמזיקות, כולל דברי שטנה ותוכן מיני בוטה.
  • מעבירים סכימת תגובה יחד עם ההנחיה כדי לציין סכימת פלט ספציפית. התכונה הזו משמשת בעיקר כשיוצרים פלט JSON, אבל אפשר להשתמש בה גם למשימות סיווג (למשל, כשרוצים שהמודל ישתמש בתוויות או בתגים ספציפיים).