Google Cloud で Gemini により適したプロンプトを作成する

このドキュメントでは、Gemini に送信するプロンプトと、Google Cloud のプロダクトとサービスを使用して生産性を高めるアシスタンスの種類を最適化する方法について説明します。

使用中の Google Cloud プロダクトに応じて、さまざまな方法で Gemini に指示できます。一部のプロダクトでは、会話型インターフェースで Gemini に指示し、別のプロダクトでは、コードまたはクエリエディタで指示します。プロンプトの入力方法については、プロダクトのドキュメントをご覧ください。

Google Cloud の AI を活用したコラボレーターである Gemini の詳細については、Google Cloud の Geomini の概要をご覧ください。

プロンプトでコンテキストと詳細を指定する

Gemini に尋ねる質問（入力情報、Gemini によって分析または完成されるコードなど）は、プロンプトと呼ばれます。Gemini から受け取る回答やコード補完は、レスポンスと呼ばれます。

Gemini にサポートを依頼する場合は、できるだけ多くのコンテキストと具体的な詳細を含める必要があります。AI 生成のレスポンスはさまざまな可能性に基づいているため、正確であることが重要です。最良の結果を得るため、プロンプトは 4,000 文字を超えないようにしてください。

プロンプトで有用なコンテキストと詳細を提供するには、次のような方法があります。

  • 誰かと話しているようなプロンプトを作成します。オンラインでドキュメントを検索する場合のようにキーワードだけを入力するのではなく、誰かに問題を説明する場合に含めるような詳細情報を含めます。たとえば、「ワークロード GKE」という用語を入力するのではなく、「GKE はどの種類のワークロードをサポートするか」という完全な質問をします。

  • タスクを達成しようとしている理由を Gemini に伝えます。 実現しようとしている事項の詳細によって、Gemini がより有用な回答を提供するのに役立ちます。たとえば、「ブログをホストするためのシンプルで安全な Google Cloud サイトを設定する」したいことを Gemini に伝えることは、単に「ウェブサイトをデプロイする方法」を質問するよりも、Gemini にとってより有用な詳細が提供されます。多くの場合、技術的目標を達成するための適切な方法は複数あるため、Gemini に十分なコンテキストを提供することで、良い回答の確保に役立ちます。

  • コマンドにすべてのパラメータを含めるように Gemini に伝えます。 たとえば、Gemini にコード関数を生成するように依頼する場合、「すべてのメソッドが必要な引数を使用するようにする」と伝えることで、より有用で詳細なレスポンスが得られる可能性があります。

  • 専門知識のレベルを含ます。 提案をリクエストする際に、プロンプトのリクエストと専門知識のレベルを一致させることは特に役立ちます。エキスパートのプログラマー、または初心者のプログラマーであるかのように、Gemini にコンセプトやコードを説明してもらうことで、異なるより適切な結果を得ることができます。

    たとえば、エキスパート コンテキストから応答するように Gemini に指示するには、Gemini に対して「すべての Compute Engine インスタンスを一覧表示する Python コードを作成します。あなたは Google Cloud を使用するエキスパート ソフトウェア デベロッパーです。」というプロンプトで指示できます。同様に、Gemini に「Kubernetes とそのメリットを、可能な限り最も簡単な方法で説明する」よう依頼することもできます。

  • プロダクトとテクノロジーの詳細を含めます。特定のプロダクト、テクノロジー、技術力に関する回答を探している場合は、プロンプトにそれを含めます。同様に、プログラミング言語を指定すると、より適切なレスポンスを得るのに役立ちます。検討すべきテクノロジーやプロダクトが不明な場合は、Gemini にさまざまなオプションの比較を依頼します。

  • 複雑な問題を複数のリクエストに分割します。 個別のプロンプトを作成することで、Gemini が提示する回答を絞り込むことができ、ソリューションに向けて進むことができます。

Gemini ではどのようなアシスタンスが受けられますか？

Gemini で言語とコードの機能を使用する方法は多数ありますが、以降のセクションでは、Gemini のアシスタンスが最も役立つ領域について説明します。

Gemini は、アシスタンスを依頼した場合に、予期しない、不完全な、または誤った結果を生成することがあります。詳細については、Google Cloud の Gemini と責任ある AI をご覧ください。

情報と参照のプロンプト

Google Cloud のプロダクトとサービス、一般的なテクノロジー、定義、これらのコンセプトとテクノロジーの相互関係に関する情報について Gemini に質問できます。たとえば、Gemini に次のように質問できます。

  • 「Google Cloud での「サーバーレス アーキテクチャ」とはどういう意味ですか？
  • 「どの Google Cloud プロダクトでマネージド Kubernetes クラスタのサポートがありますか？」
  • 「BigQuery の主な技術的機能は何ですか？」
  • 「どんな場合に App Engine の代わりに Compute Engine を使用すべきですか？」
  • 「Vertex AI ではどのようなモデルのテストがサポートされていますか？」
  • 「Google の Security Command Center にはどのような脆弱性スキャンが行われますか？」

分析プロンプトと運用プロンプト

コード関数を要約して簡素化し、運用上の提案を行うよう Gemini に依頼できます。たとえば、Gemini に次のように質問できます。

  • 「選択したコードを単純化してください」（たとえば、IDE で Python コードを選択した後で）。
  • 「この関数の動作を要約してください」（たとえば、IDE で C コード関数を選択した後で）。
  • 「IAM 権限を最適化するにはどうすればよいですか？」

タスク プロンプト

特定のタスクまたは一連のタスクの実行をサポートするよう Gemini に依頼できます。複雑なタスクの場合は、プロンプトを個別のステップに分割してみてください。たとえば、プロシージャやタスクの情報は、次のような質問で得ることができます。

  • 「Google Cloud アカウントを設定するにはどうすればよいですか？」
  • 「バケットを公開するにはどうすればよいですか？」
  • 「Pub/Sub サブスクリプションからメッセージを pull するにはどうすればよいですか？」
  • 「Vertex AI を使用してモデルをデプロイするにはどうすればよいですか？」

生成のプロンプト

IDE または Google Cloud コンソールからリクエストを入力すると、Gemini でコード構造を生成して完成させることができます。Gemini は、コード設計と開発のプロセス ドキュメントの生成にも役立ちます。

たとえば、Gemini に次のような操作のサポートを依頼できます。

  • 「C で特定の変数を指定して関数を作成します。」
  • 「Google Cloud でウェブアプリを設計、ビルド、デプロイするための大まかな計画を策定します。」
  • 「デフォルトの IP アドレスでベアメタル Kubernetes クラスタの YAML ファイルを作成します。」
  • 「プルダウン メニュー用の JavaScript コードを作成します。」
  • 「Kim という Vertex AI モデルを設計するデータ サイエンティストに関する、簡潔で理解しやすいユーザー ストーリーを作成します。」
  • 「デベロッパー グループに Google Cloud プロジェクトを表示するためのアクセス権を付与する gcloud コマンドを作成します。」

フィードバックを送信

Gemini の会話エクスペリエンスについてポジティブまたはネガティブなフィードバックを提供いただけると、Google がレスポンスを提供するために使用する基盤となるサービスの改善につながります。フィードバック、および明示的な承認により、Gemini を改善して、間違いを減らしてより良い提案を行うことができ、優れたレスポンスが確実に強化されます。詳細については、Gemini のフィードバックを提供するをご覧ください。

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