Questa pagina descrive la progettazione di prompt efficaci per i modelli Gemini di testo e multimodali. Progettando con attenzione i prompt e modificando i parametri del modello, puoi guidare i modelli Gemini a produrre output di alta qualità, pertinenti e creativi.
Per saperne di più sulla progettazione dei prompt, consulta la Panoramica delle strategie di prompt nella documentazione di Google Cloud .
progetta prompt di testo
I prompt di testo sono il modo principale per interagire con i modelli Gemini. Un prompt di testo ben strutturato può guidare il modello nella generazione di output pertinenti e di alta qualità. Di seguito sono riportate alcune best practice per la progettazione di prompt di testo:
- Sii chiaro e conciso: evita ambiguità e complessità inutili.
- Fornisci un contesto: fornisci al modello le informazioni di base necessarie per comprendere la tua richiesta.
- Specifica l'output previsto: indica al modello il tipo di risposta che vuoi (ad esempio, un riepilogo, un elenco o una poesia).
- Utilizza parole chiave: includi parole chiave pertinenti per aiutare il modello a concentrarsi sull'argomento giusto.
- Sperimenta approcci diversi: prova stili e lunghezze diversi per i prompt per vedere cosa funziona meglio.
Attività comuni con prompt di testo
Puoi creare prompt di testo per gestire un numero qualsiasi di attività che possono essere organizzate nelle seguenti categorie:
- Classificazione: assegna un'etichetta o una categoria a un testo.
- Riassunto: condensa un testo più lungo in un riassunto più breve.
- Estrazione: estrai informazioni specifiche da un testo.
Progetta prompt multimodali
I prompt multimodali combinano il testo con altre modalità, come immagini o audio, per fornire un input più ricco ai modelli Gemini e consentire interazioni più complesse e sfumate. Di seguito sono riportate alcune best practice per la progettazione di prompt multimodali:
- Scegli le modalità appropriate: seleziona le modalità pertinenti all'attività e che completano il prompt di testo.
- Allinea le modalità: assicurati che le diverse modalità trasmettano informazioni coerenti.
- Considera l'ordine: l'ordine in cui presenti le modalità influisce sull'output del modello.
- Utilizza una formattazione appropriata: formatta il prompt in modo che il modello possa comprenderlo.
Modifica parametri
Puoi modificare i parametri per controllare l'output di un modello Gemini:
- Token max: determina il numero massimo di token che il modello può generare nella risposta. I valori più bassi sono per risposte più brevi e i valori più alti generano risposte potenzialmente più lunghe. Un token equivale a circa quattro caratteri.
- Temperatura: controlla la casualità dell'output. Le temperature più alte producono output più creativi e imprevedibili, mentre le temperature più basse producono output più deterministici e conservativi.
- Top-P: cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output e limita il vocabolario del modello a un sottoinsieme di token con la probabilità cumulativa che definisci.
Per ulteriori informazioni sui parametri che puoi modificare, consulta Sperimentare con i parametri e Parametri API.