Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie effektive Prompts für Text- und multimodale Gemini-Modelle erstellen. Wenn Sie Ihre Prompts sorgfältig gestalten und die Parameter des Modells anpassen, können Sie Gemini-Modelle dazu bringen, hochwertige, relevante und kreative Ergebnisse zu liefern.
Weitere Informationen zum Erstellen von Prompts finden Sie in der Google Cloud -Dokumentation unter Übersicht über Prompting-Strategien.
Textprompts erstellen
Text-Prompts sind die primäre Möglichkeit zur Interaktion mit Gemini-Modellen. Mit einem gut formulierten Text-Prompt können Sie das Modell anleiten, hochwertige, relevante Ausgaben zu generieren. Im Folgenden finden Sie einige Best Practices für das Erstellen von Text-Prompts:
- Klar und prägnant formulieren: Vermeiden Sie Mehrdeutigkeit und unnötige Komplexität.
- Kontext bereitstellen: Geben Sie dem Modell die Hintergrundinformationen, die es zum Verstehen Ihrer Anfrage benötigt.
- Erwartete Ausgabe angeben: Teilen Sie dem Modell mit, welche Art von Antwort Sie wünschen, z. B. eine Zusammenfassung, eine Liste oder ein Gedicht.
- Keywords verwenden: Fügen Sie relevante Keywords hinzu, damit sich das Modell auf das richtige Thema konzentriert.
- Mit verschiedenen Ansätzen experimentieren: Probieren Sie verschiedene Prompt-Stile und -Längen aus, um herauszufinden, was am besten funktioniert.
Häufige Aufgaben mit Text-Prompts
Sie können Text-Prompts für die Verarbeitung einer beliebigen Anzahl von Aufgaben erstellen, die in die folgenden Kategorien unterteilt werden können:
- Klassifizierung: Weisen Sie einem Text ein Label oder eine Kategorie zu.
- Zusammenfassung: Einen längeren Text in eine kürzere Zusammenfassung umwandeln.
- Extrahierung: Bestimmte Informationen aus einem Text extrahieren.
Multimodale Prompts entwerfen
Multimodale Prompts kombinieren Text mit anderen Modalitäten wie Bildern oder Audio, um Gemini-Modellen umfangreichere Eingaben zu liefern und komplexere und differenziertere Interaktionen zu ermöglichen. Im Folgenden finden Sie einige Best Practices für das Erstellen multimodaler Prompts:
- Geeignete Modalitäten auswählen: Wählen Sie Modalitäten aus, die für die Aufgabe relevant sind und die Textaufforderung ergänzen.
- Modalitäten abstimmen: Achten Sie darauf, dass die verschiedenen Modalitäten konsistente Informationen vermitteln.
- Reihenfolge berücksichtigen: Die Reihenfolge, in der Sie Modalitäten präsentieren, wirkt sich auf die Ausgabe des Modells aus.
- Angemessene Formatierung verwenden: Formatieren Sie den Prompt so, dass das Modell ihn verstehen kann.
Parameter anpassen
Sie können Parameter anpassen, um die Ausgabe eines Gemini-Modells zu steuern:
- Max. Tokens: Legt die maximale Anzahl an Tokens fest, die das Modell in der Antwort generieren kann. Niedrigere Werte sind für kürzere Antworten und höhere Werte generieren potenziell längere Antworten. Ein Token besteht aus etwa vier Zeichen.
- Temperatur: Steuert den Grad der Zufälligkeit der Ausgabe. Höhere Temperaturen führen zu kreativeren und unvorhersehbareren Ergebnissen, während niedrigere Temperaturen zu deterministischeren und konservativeren Ergebnissen führen.
- Top-P: Ändert, wie das Modell Tokens für die Ausgabe auswählt, und beschränkt den Wortschatz des Modells auf eine Teilmenge von Tokens mit der von Ihnen definierten kumulativen Wahrscheinlichkeit.
Weitere Informationen zu den Parametern, die Sie anpassen können, finden Sie unter Mit Parametern experimentieren und API-Parameter.