이 페이지에서는 텍스트 및 멀티모달 Gemini 모델을 위한 효과적인 프롬프트를 설계하는 방법을 설명합니다. 프롬프트를 신중하게 설계하고 모델의 파라미터를 조정하면 Gemini 모델이 고품질의 관련성 있는 창의적인 출력을 생성하도록 유도할 수 있습니다.
프롬프트 설계에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 문서의 프롬프트 전략 개요를 참고하세요.
텍스트 프롬프트 설계
텍스트 프롬프트는 Gemini 모델과 상호작용하는 기본 방법입니다. 잘 작성된 텍스트 프롬프트는 모델이 관련성 높은 고품질 출력을 생성하도록 안내할 수 있습니다. 다음은 텍스트 프롬프트를 설계하기 위한 몇 가지 권장사항입니다.
- 명확하고 간결하게 작성: 모호함과 불필요한 복잡성을 피하세요.
- 맥락 정보 제공: 모델이 요청을 이해하는 데 필요한 배경 정보를 제공합니다.
- 예상 출력 지정: 원하는 대답의 종류 (예: 요약, 목록, 시)를 모델에 알려줍니다.
- 키워드 사용: 모델이 올바른 주제에 집중할 수 있도록 관련 키워드를 포함합니다.
- 다양한 접근 방식 실험: 다양한 프롬프트 스타일과 길이를 시도하여 가장 효과적인 방법을 확인하세요.
일반적인 텍스트 프롬프트 작업
다음 카테고리로 정리할 수 있는 태스크를 원하는 만큼 처리하기 위한 텍스트 프롬프트를 만들 수 있습니다.
- 분류: 텍스트에 라벨 또는 카테고리를 할당합니다.
- 요약: 긴 텍스트를 짧은 요약으로 압축합니다.
- 추출: 텍스트에서 특정 정보를 추출합니다.
멀티모달 프롬프트 설계
멀티모달 프롬프트는 텍스트와 이미지, 오디오와 같은 다른 모달리티를 결합하여 Gemini 모델에 더 풍부한 입력을 제공하고 더 복잡하고 미묘한 상호작용을 허용합니다. 다음은 멀티모달 프롬프트를 설계할 때의 권장사항입니다.
- 적절한 모달리티 선택: 작업과 관련이 있고 텍스트 프롬프트를 보완하는 모달리티를 선택합니다.
- 모달리티 정렬: 다양한 모달리티가 일관된 정보를 전달하는지 확인합니다.
- 순서 고려: 모달리티를 제시하는 순서가 모델의 출력에 영향을 미칩니다.
- 적절한 형식 사용: 모델이 이해할 수 있는 방식으로 프롬프트를 형식화합니다.
매개변수 조정
매개변수를 조정하여 Gemini 모델의 출력을 제어할 수 있습니다.
- 최대 토큰 수: 모델이 대답에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수를 결정합니다. 값이 낮을수록 짧은 대답이 생성되고 값이 높을수록 긴 대답이 생성됩니다. 토큰은 약 4자(영문 기준)입니다.
- 온도: 출력의 무작위성을 제어합니다. 온도가 높을수록 창의적이고 예측 불가능한 출력이 생성되고, 온도가 낮을수록 결정론적이고 보수적인 출력이 생성됩니다.
- Top-P: 모델이 출력용 토큰을 선택하는 방식을 변경하고 모델의 어휘를 사용자가 정의한 누적 확률이 있는 토큰의 하위 집합으로 제한합니다.
조정할 수 있는 매개변수에 대한 자세한 내용은 매개변수 실험 및 API 매개변수를 참고하세요.