Concevoir des requêtes textuelles

Cette page vous offre un aperçu et des conseils généraux pour la conception de requêtes de texte.

Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans la console Google Cloud, cliquez sur Visite guidée :

Visite guidée

Modèles compatibles

  • text-bison
  • text-bison-32k
  • text-unicorn
  • gemini-1.0-pro
  • gemini-1.5-pro

Types de tâches courants

Vous pouvez créer des requêtes textuelles pour gérer un nombre illimité de tâches. Certaines des tâches les plus courantes sont la classification, la synthèse et l'extraction. Pour en savoir plus sur la conception de requêtes textuelles pour ces tâches courantes, consultez les pages suivantes :

Requêtes de classification

Les tâches de classification attribuent une classe ou une catégorie au texte. Vous pouvez spécifier une liste de catégories ou laisser le modèle choisir parmi ses propres catégories. Cette page vous explique comment créer des requêtes de classification de texte.

Cas d'utilisation de la classification

Voici des cas d'utilisation courants de la classification de texte :

  • Détection des fraudes : déterminez si les transactions de données financières sont frauduleuses ou non.
  • Filtrage antispam : identifiez si un e-mail doit être considéré comme du spam ou non.
  • Analyse des sentiments : classez le sentiment exprimé dans un texte comme étant positif ou négatif. Par exemple, vous pouvez classer des critiques de films ou des e-mails comme étant positifs ou négatifs.
  • Modération de contenus : identifiez et signalez les contenus potentiellement dangereux, comme les propos choquants ou l'hameçonnage.

Bonnes pratiques pour les requêtes de classification

Essayez de régler la température sur 0 et la valeur de top-K sur 1. Les tâches de classification étant généralement déterministes, ces paramètres produisent souvent les meilleurs résultats.

Requêtes de synthèse

Les tâches de synthèse extraient les informations les plus importantes du texte. Vous pouvez fournir des informations dans la requête pour aider le modèle à créer un résumé ou demander au modèle de créer lui-même un résumé. Cette page vous explique comment concevoir des requêtes pour créer différents types de résumés.

Cas d'utilisation de synthèses

Voici des cas d'utilisation courants des synthèses.

  • Synthétiser du texte : résumez des contenus textuels tels que les suivants :
    • Articles d'actualité
    • Rapports de recherche
    • Documents juridiques
    • Documents financiers.
    • Documents techniques
    • Commentaires des clients.
  • Génération de contenu : générez du contenu pour un article, un blog ou une description de produit.

Bonnes pratiques

Suivez les consignes ci-dessous pour créer des résumés textuels optimaux :

  • Spécifiez les caractéristiques que vous souhaitez inclure dans le résumé.
  • Pour avoir plus de résumés de création, spécifiez des valeurs de températures, top-K et Top-P plus élevées. Pour en savoir plus, consultez la documentation de temperature, topK et des paramètres topP dans les Définitions de paramètres de texte.
  • Lorsque vous rédigez votre requête, concentrez-vous sur l'objectif du résumé et ce que vous souhaitez en retirer.

Requêtes d'extraction

Les requêtes d'extraction vous permettent d'extraire des informations spécifiques du texte.

Cas d'utilisation

Voici des cas d'utilisation courants pour l'extraction :

  • Reconnaissance d'entités nommées (NER) : extrait les entités nommées présentes dans du texte, y compris les personnes, les lieux, les organisations et les dates.
  • Extraction de relations : extrait les relations entre les entités d'un texte, telles que les liens de parenté entre les personnes.
  • Extraction d'événements : extrait des événements à partir de texte, tels que des jalons de projet et des lancements de produits.
  • Systèmes de questions-réponses : extrait des informations à partir d'un texte pour répondre à une question.

Bonnes pratiques

Essayez de régler la température sur 0 et la valeur de top-K sur 1. Les tâches d'extraction étant généralement déterministes, ces paramètres produisent souvent les meilleurs résultats. Pour en savoir plus sur les paramètres temperature et topK, consultez la section Définitions des paramètres de texte.

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