Testare i prompt di chat

Vertex AI consente di utilizzare Vertex AI Studio per testare i prompt nella console Google Cloud, nell'API Vertex AI e nell'SDK Vertex AI per Python. Questa pagina mostra come testare i prompt di chat utilizzando una di queste interfacce.

Per scoprire di più su come progettare prompt di chat, consulta Prompt di chat.

Testare i prompt di chat

Per testare i prompt di chat, scegli uno dei seguenti metodi.

REST

Per testare un prompt di testo utilizzando l'API Vertex AI, invia una richiesta POST all'endpoint del modello del publisher.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • CONTEXT: facoltativo. Il contesto può essere le istruzioni che dai al modello su come dovrebbe rispondere oppure le informazioni che utilizza o fa riferimento per generare una risposta. Aggiungi informazioni contestuali nel prompt quando devi fornire informazioni al modello o limita i confini delle risposte solo a ciò che è contenuto nel contesto.
  • Esempi facoltativi: Gli esempi sono un elenco di messaggi strutturati per il modello per imparare come rispondere alla conversazione.
    • EXAMPLE_INPUT: esempio di messaggio.
    • EXAMPLE_OUTPUT: esempio di risposta ideale.
  • Messaggi: cronologia delle conversazioni fornita al modello in un modulo strutturato di autori alternativi. I messaggi vengono visualizzati in ordine cronologico: dal meno recente al più recente. Quando la cronologia dei messaggi fa sì che l'input superi la lunghezza massima, i messaggi meno recenti vengono rimossi fino a quando l'intero prompt non rientra nel limite consentito. Affinché il modello generi una risposta, deve esserci un numero dispari di messaggi (coppie AUTORE-CONTENUTI).
    • AUTHOR: l'autore del messaggio.
    • CONTENT: i contenuti del messaggio.
  • TEMPERATURE: La temperatura viene utilizzata per il campionamento durante la generazione della risposta, che si verifica quando vengono applicati topP e topK. La temperatura controlla il grado di casualità nella selezione dei token. Le temperature più basse sono ideali per prompt che richiedono una risposta meno aperta o creativa, mentre le temperature più alte possono portare a risultati più diversificati o creativi. Una temperatura pari a 0 significa che vengono sempre selezionati i token con la probabilità più alta. In questo caso, le risposte a una determinata richiesta sono per lo più deterministiche, ma è comunque possibile una piccola variazione.

    Se il modello restituisce una risposta troppo generica, troppo breve o fornisce una risposta di riserva, prova ad aumentare la temperatura.

  • MAX_OUTPUT_TOKENS: numero massimo di token che possono essere generati nella risposta. Un token equivale a circa quattro caratteri. 100 token corrispondono a circa 60-80 parole.

    Specifica un valore più basso per risposte più brevi e un valore più alto per risposte potenzialmente più lunghe.

  • TOP_P: Top-P cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. I token vengono selezionati dal più probabile (vedi top-K) al meno probabile finché la somma delle probabilità non corrisponde al valore di top-P. Ad esempio, se i token A, B e C hanno una probabilità di 0,3, 0,2 e 0,1 e il valore di top-P è 0.5, il modello selezionerà A o B come token successivo utilizzando la temperatura ed esclude C come candidato.

    Specifica un valore più basso per risposte meno casuali e un valore più alto per risposte più casuali.

  • TOP_K: Top-K cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. Un top-K di 1 indica che il token successivo selezionato è il più probabile tra tutti i token nel vocabolario del modello (chiamato anche decodifica greedy). Un top-K pari a 3 indica che il token successivo viene selezionato tra i tre token più probabili utilizzando la temperatura.

    Per ogni passaggio di selezione dei token, vengono campionati i token top-K con le probabilità più alte. Quindi i token vengono ulteriormente filtrati in base a top-P e il token finale viene selezionato utilizzando il campionamento con temperatura.

    Specifica un valore più basso per risposte meno casuali e un valore più alto per risposte più casuali.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/chat-bison:predict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [{
      "context":  "CONTEXT",
      "examples": [
       { 
          "input": {"content": "EXAMPLE_INPUT"},
          "output": {"content": "EXAMPLE_OUTPUT"}
       }],
      "messages": [
       { 
          "author": "AUTHOR",
          "content": "CONTENT",
       }],
   }],
  "parameters": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/chat-bison:predict"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/chat-bison:predict" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente.

Comando curl di esempio

MODEL_ID="chat-bison"
PROJECT_ID=PROJECT_ID

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:predict -d \
'{
  "instances": [{
      "context":  "My name is Ned. You are my personal assistant. My favorite movies are Lord of the Rings and Hobbit.",
      "examples": [ {
          "input": {"content": "Who do you work for?"},
          "output": {"content": "I work for Ned."}
       },
       {
          "input": {"content": "What do I like?"},
          "output": {"content": "Ned likes watching movies."}
       }],
      "messages": [
       {
          "author": "user",
          "content": "Are my favorite movies based on a book series?",
       },
       {
          "author": "bot",
          "content": "Yes, your favorite movies, The Lord of the Rings and The Hobbit, are based on book series by J.R.R. Tolkien.",
       },
       {
          "author": "user",
          "content": "When were these books published?",
       }],
   }],
  "parameters": {
    "temperature": 0.3,
    "maxOutputTokens": 200,
    "topP": 0.8,
    "topK": 40
  }
}'

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 



def send_chat() -> str:
    from vertexai.language_models import ChatModel, InputOutputTextPair

    chat_model = ChatModel.from_pretrained("chat-bison@002")

    parameters = {
        "temperature": 0.2,
        "max_output_tokens": 256,
        "top_p": 0.95,
        "top_k": 40,
    }

    chat = chat_model.start_chat(
        context="My name is Miles. You are an astronomer, knowledgeable about the solar system.",
        examples=[
            InputOutputTextPair(
                input_text="How many moons does Mars have?",
                output_text="The planet Mars has two moons, Phobos and Deimos.",
            ),
        ],
    )

    response = chat.send_message(
        "How many planets are there in the solar system?", **parameters
    )
    print(response.text)

    return response.text

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');

// Imports the Google Cloud Prediction service client
const {PredictionServiceClient} = aiplatform.v1;

// Import the helper module for converting arbitrary protobuf.Value objects.
const {helpers} = aiplatform;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};
const publisher = 'google';
const model = 'chat-bison@001';

// Instantiates a client
const predictionServiceClient = new PredictionServiceClient(clientOptions);

async function callPredict() {
  // Configure the parent resource
  const endpoint = `projects/${project}/locations/${location}/publishers/${publisher}/models/${model}`;

  const prompt = {
    context:
      'My name is Miles. You are an astronomer, knowledgeable about the solar system.',
    examples: [
      {
        input: {content: 'How many moons does Mars have?'},
        output: {
          content: 'The planet Mars has two moons, Phobos and Deimos.',
        },
      },
    ],
    messages: [
      {
        author: 'user',
        content: 'How many planets are there in the solar system?',
      },
    ],
  };
  const instanceValue = helpers.toValue(prompt);
  const instances = [instanceValue];

  const parameter = {
    temperature: 0.2,
    maxOutputTokens: 256,
    topP: 0.95,
    topK: 40,
  };
  const parameters = helpers.toValue(parameter);

  const request = {
    endpoint,
    instances,
    parameters,
  };

  // Predict request
  const [response] = await predictionServiceClient.predict(request);
  console.log('Get chat prompt response');
  const predictions = response.predictions;
  console.log('\tPredictions :');
  for (const prediction of predictions) {
    console.log(`\t\tPrediction : ${JSON.stringify(prediction)}`);
  }
}

callPredict();

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.PredictionServiceSettings;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// Send a Predict request to a large language model to test a chat prompt
public class PredictChatPromptSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String instance =
        "{\n"
            + "   \"context\":  \"My name is Ned. You are my personal assistant. My favorite movies"
            + " are Lord of the Rings and Hobbit.\",\n"
            + "   \"examples\": [ { \n"
            + "       \"input\": {\"content\": \"Who do you work for?\"},\n"
            + "       \"output\": {\"content\": \"I work for Ned.\"}\n"
            + "    },\n"
            + "    { \n"
            + "       \"input\": {\"content\": \"What do I like?\"},\n"
            + "       \"output\": {\"content\": \"Ned likes watching movies.\"}\n"
            + "    }],\n"
            + "   \"messages\": [\n"
            + "    { \n"
            + "       \"author\": \"user\",\n"
            + "       \"content\": \"Are my favorite movies based on a book series?\"\n"
            + "    }]\n"
            + "}";
    String parameters =
        "{\n"
            + "  \"temperature\": 0.3,\n"
            + "  \"maxDecodeSteps\": 200,\n"
            + "  \"topP\": 0.8,\n"
            + "  \"topK\": 40\n"
            + "}";
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String publisher = "google";
    String model = "chat-bison@001";

    predictChatPrompt(instance, parameters, project, publisher, model);
  }

  static void predictChatPrompt(
      String instance, String parameters, String project, String publisher, String model)
      throws IOException {
    PredictionServiceSettings predictionServiceSettings =
        PredictionServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (PredictionServiceClient predictionServiceClient =
        PredictionServiceClient.create(predictionServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      final EndpointName endpointName =
          EndpointName.ofProjectLocationPublisherModelName(project, location, publisher, model);

      Value.Builder instanceValue = Value.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(instance, instanceValue);
      List<Value> instances = new ArrayList<>();
      instances.add(instanceValue.build());

      Value.Builder parameterValueBuilder = Value.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(parameters, parameterValueBuilder);
      Value parameterValue = parameterValueBuilder.build();

      PredictResponse predictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instances, parameterValue);
      System.out.println("Predict Response");
    }
  }
}

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di C# nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API C# Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Value = Google.Protobuf.WellKnownTypes.Value;

public class PredictChatPromptSample
{
    public string PredictChatPrompt(
        string projectId = "your-project-id",
        string locationId = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "chat-bison@001"
    )
    {
        // Initialize client that will be used to send requests.
        // This client only needs to be created once,
        // and can be reused for multiple requests.
        var client = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{locationId}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        // Configure the parent resource.
        var endpoint = EndpointName.FromProjectLocationPublisherModel(projectId, locationId, publisher, model);

        // Initialize request argument(s).
        var prompt = "How many planets are there in the solar system?";

        // You can construct Protobuf from JSON.
        var instanceJson = JsonConvert.SerializeObject(new
        {
            context = "My name is Miles. You are an astronomer, knowledgeable about the solar system.",
            examples = new[]
            {
                new
                {
                    input = new { content = "How many moons does Mars have?" },
                    output = new { content = "The planet Mars has two moons, Phobos and Deimos." }
                }
            },
            messages = new[]
            {
                new
                {
                    author = "user",
                    content = prompt
                }
            }
        });
        var instance = Value.Parser.ParseJson(instanceJson);

        var instances = new List<Value>
        {
            instance
        };

        // You can construct Protobuf from JSON.
        var parametersJson = JsonConvert.SerializeObject(new
        {
            temperature = 0.3,
            maxDecodeSteps = 200,
            topP = 0.8,
            topK = 40
        });
        var parameters = Value.Parser.ParseJson(parametersJson);

        // Make the request.
        var response = client.Predict(endpoint, instances, parameters);

        // Parse the response and return the content.
        var content = response.Predictions.First().StructValue.Fields["candidates"].ListValue.Values[0].StructValue.Fields["content"].StringValue;
        Console.WriteLine($"Content: {content}");
        return content;
    }
}

Console

Per utilizzare Vertex AI Studio per testare un prompt di chat nella console Google Cloud, segui questi passaggi:

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Vertex AI Studio.

    Vai a Vertex AI Studio

  2. Fai clic sulla scheda Inizia.
  3. Fai clic su Chat di testo.

  4. Configura il prompt come segue:

    • Contesto: inserisci le istruzioni per l'attività che vuoi che venga eseguita dal modello e includi eventuali informazioni contestuali a cui il modello dovrà fare riferimento.
    • Esempi: per prompt few-shot, aggiungi esempi di input-output che presentino pattern comportamentali da imitare dal modello.

  5. Configura il modello e i parametri:

    • Modello: seleziona il modello che vuoi utilizzare.

    • Temperatura. Utilizza il cursore o la casella di testo per inserire un valore per la temperatura.

      La temperatura viene utilizzata per il campionamento durante la generazione della risposta, che si verifica quando vengono applicati topP e topK. La temperatura controlla il grado di casualità nella selezione dei token. Le temperature più basse sono ideali per prompt che richiedono una risposta meno aperta o creativa, mentre le temperature più alte possono portare a risultati più diversificati o creativi. Una temperatura pari a 0 significa che vengono sempre selezionati i token con la probabilità più alta. In questo caso, le risposte a una determinata richiesta sono per lo più deterministiche, ma è comunque possibile una piccola variazione.

      Se il modello restituisce una risposta troppo generica, troppo breve o fornisce una risposta di riserva, prova ad aumentare la temperatura.

    • Limite di token: utilizza il cursore o la casella di testo per inserire un valore per il limite massimo di output.

      Numero massimo di token che possono essere generati nella risposta. Un token equivale a circa quattro caratteri. 100 token corrispondono a circa 60-80 parole.

      Specifica un valore più basso per risposte più brevi e un valore più alto per risposte potenzialmente più lunghe.

    • Top-K: utilizza il cursore o la casella di testo per inserire un valore per top-K.

      Top-K cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. Un top-K di 1 indica che il token successivo selezionato è il più probabile tra tutti i token nel vocabolario del modello (chiamato anche decodifica greedy). Un top-K pari a 3 indica che il token successivo viene selezionato tra i tre token più probabili utilizzando la temperatura.

      Per ogni passaggio di selezione dei token, vengono campionati i token top-K con le probabilità più alte. Quindi i token vengono ulteriormente filtrati in base a top-P e il token finale viene selezionato utilizzando il campionamento con temperatura.

      Specifica un valore più basso per risposte meno casuali e un valore più alto per risposte più casuali.

    • Top-P: utilizza il cursore o la casella di testo per inserire un valore per top-P. I token vengono selezionati dal più probabile al meno probabile finché la somma delle probabilità non corrisponde al valore di top-P. Per ottenere risultati meno variabili, imposta top-P su 0.
  6. Inserisci un messaggio nella casella del messaggio per avviare una conversazione con il chatbot. Il chatbot utilizza i messaggi precedenti come contesto per le nuove risposte.
  7. (Facoltativo) Per salvare il prompt in I miei prompt, fai clic su Salva.
  8. (Facoltativo) Per ottenere il codice Python o un comando curl per il prompt, fai clic su Visualizza codice.
  9. (Facoltativo) Per cancellare tutti i messaggi precedenti, fai clic su Cancella conversazione

Risposta in streaming dal modello di chat

Per visualizzare richieste di codice e risposte di esempio utilizzando l'API REST, consulta Esempi di utilizzo dell'API REST.

Per visualizzare richieste e risposte di codice campione utilizzando l'SDK Vertex AI per Python, consulta Esempi di utilizzo dell'SDK Vertex AI per Python.

Passaggi successivi