Nesta página, você vai ter informações gerais e uma orientação geral para criar comandos de texto.
Para seguir as instruções passo a passo desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientação:
Modelos compatíveis
- Gemini 1.5 Flash
- Gemini 1.5 Pro
- Gemini 1.0 Pro
Tipos de tarefas comuns
Você pode criar solicitações de texto para lidar com qualquer número de tarefas. Algumas das tarefas mais comuns são classificação, resumo e extração. Saiba mais sobre como criar prompts de texto para essas tarefas comuns nas seguintes páginas:
Comandos de classificação
As tarefas de classificação atribuem uma classe ou categoria ao texto. Você pode especificar uma lista de categorias para escolher ou deixar que o modelo escolha entre as próprias categorias. Nesta página, você aprende a criar prompts que classificam textos.
Casos de uso de classificação
Veja a seguir casos de uso comuns para classificação de texto:
- Detecção de fraudes: classifique se as transações em dados financeiros são fraudulentas ou não.
- Filtragem de spam: identifique se um e-mail é spam ou não.
- Análise de sentimento: classifique o sentimento transmitido no texto como positivo ou negativo. Por exemplo, é possível classificar as resenhas de filmes ou e-mails como positivos ou negativos.
- Moderação de conteúdo: identifique e sinalize conteúdo que possa ser nocivo, como linguagem ofensiva ou phishing.
Práticas recomendadas para prompts de classificação
Tente definir a temperatura como zero e o top-K como um. As tarefas de classificação costumam ser deterministas. Portanto, essas configurações costumam produzir os melhores resultados.
Prompts de resumo
As tarefas de resumo extraem as informações mais importantes do texto. É possível fornecer informações no comando para ajudar o modelo a criar um resumo ou solicitar que ele crie um resumo por conta própria. Esta página mostra como desenvolver comandos para criar diferentes tipos de resumos.
Resumo dos casos de uso
Confira a seguir casos de uso comuns para resumos:
- Resumir texto: resuma o conteúdo do texto, como o seguinte:
- Artigos de notícias
- Documentos da pesquisa.
- Documentos jurídicos.
- Documentos financeiros.
- Documentos técnicos.
- Feedback dos clientes.
- Geração de conteúdo: gere conteúdo para a descrição de um artigo, blog ou produto.
Práticas recomendadas
Use as seguintes diretrizes para criar resumos de texto ideais:
- Especifique as características que você quer que o resumo tenha.
- Para conferir mais resumos de criativos, especifique valores de temperatura máxima, top-K e top-P. Para mais informações, saiba mais sobre os parâmetros
temperature
,topK
etopP
em Definições de parâmetros de texto. - Ao escrever o comando, concentre-se no objetivo do resumo e no que você quer extrair dele.
Comandos de extração
Os comandos de extração permitem extrair informações específicas do texto.
Casos de uso
Veja a seguir casos de uso comuns para extração:
- Reconhecimento de entidades nomeadas (NER, na sigla em inglês): extraia entidades nomeadas do texto, incluindo pessoas, lugares, organizações e datas.
- Extração de relação: extraia as relações entre as entidades no texto, como as relações familiares entre pessoas.
- Extração de eventos: extraia eventos do texto, como marcos do projeto e lançamentos de produtos.
- Resposta a perguntas: extraia informações do texto para responder a uma pergunta.
Práticas recomendadas
Tente definir a temperatura como zero e o top-K como um. As tarefas de extração normalmente são deterministas. Portanto, essas configurações costumam produzir os melhores resultados. Para
mais informações, saiba mais sobre os parâmetros temperature
e topK
em Definições
de parâmetros de texto.
A seguir
- Acesse a galeria de comandos para conferir exemplos.
- Saiba como enviar solicitações de prompt de chat do Gemini.
- Confira um tutorial de início rápido usando o Vertex AI Studio ou a API Vertex AI.
- Saiba como testar comandos de texto.