システム指示を使用する

このドキュメントでは、システム指示の使用方法について説明します。システム指示の概要とシステム指示の使用に関するベスト プラクティスについては、システム指示の概要をご覧ください。

システム指示は、モデルがプロンプトを処理する前に処理する一連の指示です。システム指示を使用して、モデルの動作とプロンプトへの応答方法を指定することをおすすめします。たとえば、ロールやペルソナ、コンテキスト情報、フォーマット手順などを指定できます。

You are a friendly and helpful assistant.
Ensure your answers are complete, unless the user requests a more concise approach.
When generating code, offer explanations for code segments as necessary and maintain good coding practices.
When presented with inquiries seeking information, provide answers that reflect a deep understanding of the field, guaranteeing their correctness.
For any non-english queries, respond in the same language as the prompt unless otherwise specified by the user.
For prompts involving reasoning, provide a clear explanation of each step in the reasoning process before presenting the final answer.

システム指示はリクエスト全体に適用されます。プロンプトでシステム指示を指定すると、その指示は複数のユーザーとモデルのターンで機能します。システム指示はプロンプトのコンテンツとは別ですが、全体的なプロンプトの一部であるため、標準のデータ使用ポリシーの対象となります。

サポートされているモデル

次の Gemini モデルはシステム指示をサポートしています。

  • Gemini 1.5 Pro のすべてのモデル バージョン
  • Gemini 1.5 Flash のすべてのモデル バージョン
  • Gemini 1.0 Pro バージョン gemini-1.0-pro-002

別のモデルを使用している場合は、代わりにロールを割り当てるをご覧ください。

ユースケース

システム指示は、次のような用途で使用できます。

  • ペルソナまたはロールの定義（chatbot など）
  • 出力形式の定義（マークダウン、YAML など）
  • 出力のスタイルとトーンの定義（詳細度、形式、対象読者レベルなど）
  • タスクの目標またはルールの定義する（たとえば、説明なしでコード スニペットを返す、など）
  • プロンプトの追加のコンテキストの提供（ナレッジ カットオフなど）

  • モデルがレスポンスに使用する言語の指定（ローカル言語とは別の言語でプロンプトを記述していても、モデルからはローカル言語でレスポンスが返されることがあります）。プロンプトに英語以外の言語を使用する場合は、システム指示に以下を追加することをおすすめします。

    All questions should be answered comprehensively with details, unless the user requests a concise response specifically. Respond in the same language as the query.

コードサンプル

次のタブのコードサンプルは、生成 AI アプリケーションでシステム指示を使用する方法を示しています。

Python

Vertex AI SDK for Python のインストールまたは更新方法については、Vertex AI SDK for Python をインストールするをご覧ください。詳細については、Vertex AI SDK for Python API リファレンス ドキュメントをご覧ください。

ストリーミング レスポンスと非ストリーミング レスポンス

モデルがストリーミング レスポンスを生成するのか、非ストリーミング レスポンスを生成するのかについては、選択が可能です。ストリーミング レスポンスの場合、出力トークンが生成されるとすぐに各レスポンスが返されます。非ストリーミング レスポンスの場合、すべての出力トークンが生成された後にすべてのレスポンスが返されます。

ストリーミング レスポンスの場合は、generate_content で stream パラメータを使用します。

  response = model.generate_content(contents=[...], stream = True)

非ストリーミング レスポンスの場合は、パラメータを削除するか、パラメータを False に設定します。

サンプルコード

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-flash-002",
    system_instruction=[
        "You are a helpful language translator.",
        "Your mission is to translate text in English to French.",
    ],
)

prompt = """
User input: I like bagels.
Answer:
"""
response = model.generate_content([prompt])
print(response.text)
# Example response:
# J'aime les bagels.

Node.js

このサンプルを試す前に、Node.js SDK を使用した生成 AI クイックスタートの Node.js の設定手順を実施してください。詳細については、Node.js SDK for Gemini リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

ストリーミング レスポンスと非ストリーミング レスポンス

モデルがストリーミング レスポンスを生成するのか、非ストリーミング レスポンスを生成するのかについては、選択が可能です。ストリーミング レスポンスの場合、出力トークンが生成されるとすぐに各レスポンスが返されます。非ストリーミング レスポンスの場合、すべての出力トークンが生成された後にすべてのレスポンスが返されます。

ストリーミング レスポンスの場合は、generateContentStream メソッドを使用します。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);

非ストリーミング レスポンスの場合は、generateContent メソッドを使用します。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);

サンプルコード

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function set_system_instruction(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
    systemInstruction: {
      parts: [
        {text: 'You are a helpful language translator.'},
        {text: 'Your mission is to translate text in English to French.'},
      ],
    },
  });

  const textPart = {
    text: `
    User input: I like bagels.
    Answer:`,
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [textPart]}],
  };

  const resp = await generativeModel.generateContent(request);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタートの Java の設定手順を実施してください。詳細については、Vertex AI Java SDK for Gemini リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

ストリーミング レスポンスと非ストリーミング レスポンス

モデルがストリーミング レスポンスを生成するのか、非ストリーミング レスポンスを生成するのかについては、選択が可能です。ストリーミング レスポンスの場合、出力トークンが生成されるとすぐに各レスポンスが返されます。非ストリーミング レスポンスの場合、すべての出力トークンが生成された後にすべてのレスポンスが返されます。

ストリーミング レスポンスの場合は、generateContentStream メソッドを使用します。

  public ResponseStream<GenerateContentResponse> generateContentStream(Content content)

非ストリーミング レスポンスの場合は、generateContent メソッドを使用します。

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)

サンプルコード

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;

public class WithSystemInstruction {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    String output = translateToFrench(projectId, location, modelName);
    System.out.println(output);
  }

  // Ask the model to translate from English to French with a system instruction.
  public static String translateToFrench(String projectId, String location, String modelName)
      throws Exception {
    // 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String output;

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI)
          .withSystemInstruction(ContentMaker.fromString("You are a helpful assistant.\n"
            + "Your mission is to translate text in English to French."));

      GenerateContentResponse response = model.generateContent("User input: I like bagels.\n"
          + "Answer:");
      output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Go

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタートの Go の設定手順を実施してください。詳細については、Vertex AI Go SDK for Gemini リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

ストリーミング レスポンスと非ストリーミング レスポンス

モデルがストリーミング レスポンスを生成するのか、非ストリーミング レスポンスを生成するのかについては、選択が可能です。ストリーミング レスポンスの場合、出力トークンが生成されるとすぐに各レスポンスが返されます。非ストリーミング レスポンスの場合、すべての出力トークンが生成された後にすべてのレスポンスが返されます。

ストリーミング レスポンスの場合は、GenerateContentStream メソッドを使用します。

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))

非ストリーミング レスポンスの場合は、GenerateContent メソッドを使用します。

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))

サンプルコード

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// systemInstruction shows how to provide a system instruction to the generative model.
func systemInstruction(w io.Writer, projectID, location, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// The System Instruction is set at model creation
	model := client.GenerativeModel(modelName)
	model.SystemInstruction = &genai.Content{
		Parts: []genai.Part{genai.Text(`
			You are a helpful language translator.
			Your mission is to translate text in English to French.
		`)},
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text(`
		User input: I like bagels.
		Answer:
	`))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}
	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}
	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])

	return nil
}

C#

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタートの C# の設定手順を実施してください。詳細については、Vertex AI C# のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

ストリーミング レスポンスと非ストリーミング レスポンス

モデルがストリーミング レスポンスを生成するのか、非ストリーミング レスポンスを生成するのかについては、選択が可能です。ストリーミング レスポンスの場合、出力トークンが生成されるとすぐに各レスポンスが返されます。非ストリーミング レスポンスの場合、すべての出力トークンが生成された後にすべてのレスポンスが返されます。

ストリーミング レスポンスの場合は、StreamGenerateContent メソッドを使用します。

  public virtual PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream StreamGenerateContent(GenerateContentRequest request)

非ストリーミング レスポンスの場合は、GenerateContentAsync メソッドを使用します。

  public virtual Task<GenerateContentResponse> GenerateContentAsync(GenerateContentRequest request)

サーバーがレスポンスをストリーミングする方法の詳細については、ストリーミング RPC をご覧ください。

サンプルコード


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class SystemInstruction
{
    public async Task<string> SetSystemInstruction(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"User input: I like bagels.
Answer:";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                    }
                }
            },
            SystemInstruction = new()
            {
                Parts =
                {
                    new Part { Text = "You are a helpful assistant." },
                    new Part { Text = "Your mission is to translate text in English to French." },
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

環境をセットアップしたら、REST を使用してテキスト プロンプトをテストできます。次のサンプルは、パブリッシャー モデルのエンドポイントにリクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • GENERATE_RESPONSE_METHOD: モデルに生成させるレスポンスのタイプ。モデルのレスポンスを返す方法を生成するメソッドを選択します。
    • streamGenerateContent: レスポンスは生成時にストリーミングされます。ユーザーが遅延を感じることは少なくなります。
    • generateContent: レスポンスは、完全に生成された後に返されます。
  • LOCATION: リクエストを処理するリージョン。使用できる選択肢は以下のとおりです。

    クリックして、利用可能なリージョンの一部を開く

    • us-central1
    • us-west4
    • northamerica-northeast1
    • us-east4
    • us-west1
    • asia-northeast3
    • asia-southeast1
    • asia-northeast1
  • PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
  • MODEL_ID: 使用するマルチモーダル モデルのモデル ID。選択できるオプションには次のものがあります。
    • gemini-1.0-pro-002
    • gemini-1.0-pro-vision-001
    • gemini-1.5-pro-002
    • gemini-1.5-flash
  • ROLE: コンテンツに関連付けられた会話におけるロール。単一ターンのユースケースでも、ロールの指定が必要です。指定できる値は以下のとおりです。
    • USER: 送信するコンテンツを指定します。
    • MODEL: モデルのレスポンスを指定します。
  • TEXT
     プロンプトに配置する指示のテキスト。例: User input: I like bagels
  • SAFETY_CATEGORY: しきい値を構成する安全性カテゴリ。指定できる値は以下のとおりです。

    クリックして安全性カテゴリを開く

    • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
    • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
    • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
    • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  • THRESHOLD: 確率に基づいて、指定された安全性カテゴリに属する可能性のあるレスポンスをブロックするためのしきい値。指定できる値は以下のとおりです。

    クリックしてブロックしきい値を開く

    • BLOCK_NONE
    • BLOCK_ONLY_HIGH
    • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE（デフォルト）
    • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
     BLOCK_LOW_AND_ABOVE はブロック対象が最も多く、BLOCK_ONLY_HIGH はブロック対象が最も少なくなります。
  • SYSTEM_INSTRUCTION
    （省略可）すべてのモデルで利用できるわけではありません。モデルのパフォーマンスを向上させるための指示。 JSON は改行をサポートしていません。このフィールドの改行をすべて \n に置き換えます。例: You are a helpful language translator.\nYour mission is to translate text in English to French.。
  • TEMPERATURE: 温度は、topP と topK が適用された場合に発生するレスポンス生成時のサンプリングに使用されます。温度は、トークン選択のランダム性の度合いを制御します。温度が低いほど、確定的で自由度や創造性を抑えたレスポンスが求められるプロンプトに適しています。一方、温度が高いと、より多様で創造的な結果を導くことができます。温度が 0 の場合、確率が最も高いトークンが常に選択されます。この場合、特定のプロンプトに対するレスポンスはほとんど確定的ですが、わずかに変動する可能性は残ります。

    モデルが返すレスポンスが一般的すぎる、短すぎる、あるいはフォールバック（代替）レスポンスが返ってくる場合は、温度を高く設定してみてください。

  • TOP_P: Top-P は、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。トークンは、確率の合計が Top-P 値に等しくなるまで、確率の高いもの（Top-K を参照）から低いものへと選択されます。たとえば、トークン A、B、C の確率が 0.3、0.2、0.1 であり、Top-P 値が 0.5 であるとします。この場合、モデルは温度を使用して A または B を次のトークンとして選択し、C は候補から除外します。

    ランダムなレスポンスを減らしたい場合は小さい値を、ランダムなレスポンスを増やしたい場合は大きい値を指定します。

  • TOP_K: Top-K は、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。Top-K が 1 の場合、次に選択されるトークンは、モデルの語彙内のすべてのトークンで最も確率の高いものであることになります（グリーディ デコードとも呼ばれます）。Top-K が 3 の場合は、最も確率が高い上位 3 つのトークンから次のトークン選択されることになります（温度を使用します）。

    トークン選択のそれぞれのステップで、最も高い確率を持つ Top-K のトークンがサンプリングされます。その後、トークンは Top-P に基づいてさらにフィルタリングされ、最終的なトークンは温度サンプリングを用いて選択されます。

    ランダムなレスポンスを減らしたい場合は小さい値を、ランダムなレスポンスを増やしたい場合は大きい値を指定します。

  • MAX_OUTPUT_TOKENS: レスポンスで生成できるトークンの最大数。1 トークンは約 4 文字です。100 トークンは約 60～80 語に相当します。

    レスポンスを短くしたい場合は小さい値を、長くしたい場合は大きい値を指定します。

  • STOP_SEQUENCES: レスポンスでいずれかの文字列が検出された場合に、テキストの生成を停止するようモデルに指示する文字列のリストを指定します。レスポンスで文字列が複数回出現する場合、レスポンスで最初に見つかった箇所が切り捨てられます。文字列では大文字と小文字が区別されます。

    たとえば、stopSequences が指定されていない場合に、次のレスポンスが返されたとします。

    public static string reverse(string myString)

    この場合に、stopSequences が ["Str", "reverse"] に設定されている次のようなレスポンスが返されます。

    public static string

    空の配列（[]）を指定すると、停止シーケンスを無効にできます。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存します。ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": { "text": "TEXT" }
  },
  "system_instruction":
  {
    "parts": [
      {
        "text": "SYSTEM_INSTRUCTION"
      }
    ]
  },
  "safety_settings": {
    "category": "SAFETY_CATEGORY",
    "threshold": "THRESHOLD"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K,
    "candidateCount": 1,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "stopSequences": STOP_SEQUENCES
  }
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

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

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存します。ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。

@'
{
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": { "text": "TEXT" }
  },
  "system_instruction":
  {
    "parts": [
      {
        "text": "SYSTEM_INSTRUCTION"
      }
    ]
  },
  "safety_settings": {
    "category": "SAFETY_CATEGORY",
    "threshold": "THRESHOLD"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K,
    "candidateCount": 1,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "stopSequences": STOP_SEQUENCES
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

このサンプルの URL にある次の点に注意してください。
  • generateContent メソッドを使用して、レスポンスが完全に生成された後に返されるようにリクエストします。ユーザーが認識するレイテンシを短縮するには、streamGenerateContent メソッドを使用して、生成時にレスポンスをストリーミングします。
  • マルチモーダル モデル ID は、URL の末尾のメソッドの前に配置されます（例: gemini-1.5-flash、gemini-1.0-pro-vision）。このサンプルでは、他のモデルもサポートされている場合があります。

プロンプトの例

これは、Gemini API 用の Python SDK を使用してシステム指示を設定する基本的な例です。

model=genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-pro-002",
    system_instruction="You are a cat. Your name is Neko.")

以下に、モデルの想定動作を定義するシステム指示の例を示します。

コード生成

コード生成 
    You are a coding expert that specializes in rendering code for front-end interfaces. When I describe a component of a website I want to build, please return the HTML and CSS needed to do so. Do not give an explanation for this code. Also offer some UI design suggestions.
    
    Create a box in the middle of the page that contains a rotating selection of images each with a caption. The image in the center of the page should have shadowing behind it to make it stand out. It should also link to another page of the site. Leave the URL blank so that I can fill it in.

フォーマットされたデータの生成

フォーマットされたデータの生成 
    You are an assistant for home cooks. You receive a list of ingredients and respond with a list of recipes that use those ingredients. Recipes which need no extra ingredients should always be listed before those that do.

    Your response must be a JSON object containing 3 recipes. A recipe object has the following schema:

    * name: The name of the recipe
    * usedIngredients: Ingredients in the recipe that were provided in the list
    * otherIngredients: Ingredients in the recipe that were not provided in the
      list (omitted if there are no other ingredients)
    * description: A brief description of the recipe, written positively as if
      to sell it
    
    * 1 lb bag frozen broccoli
    * 1 pint heavy cream
    * 1 lb pack cheese ends and pieces

音楽 chatbot

音楽 chatbot 
    You will respond as a music historian, demonstrating comprehensive knowledge across diverse musical genres and providing relevant examples. Your tone will be upbeat and enthusiastic, spreading the joy of music. If a question is not related to music, the response should be, "That is beyond my knowledge."
    
    If a person was born in the sixties, what was the most popular music genre being played when they were born? List five songs by bullet point.

財務分析

財務分析 
    As a financial analysis expert, your role is to interpret complex financial data, offer personalized advice, and evaluate investments using statistical methods to gain insights across different financial areas.

    Accuracy is the top priority. All information, especially numbers and calculations, must be correct and reliable. Always double-check for errors before giving a response. The way you respond should change based on what the user needs. For tasks with calculations or data analysis, focus on being precise and following instructions rather than giving long explanations. If you're unsure, ask the user for more information to ensure your response meets their needs.

    For tasks that are not about numbers:

    * Use clear and simple language to avoid confusion and don't use jargon.
    * Make sure you address all parts of the user's request and provide complete information.
    * Think about the user's background knowledge and provide additional context or explanation when needed.

    Formatting and Language:

    * Follow any specific instructions the user gives about formatting or language.
    * Use proper formatting like JSON or tables to make complex data or results easier to understand.
    
    Please summarize the key insights of given numerical tables.

    CONSOLIDATED STATEMENTS OF INCOME (In millions, except per share amounts)

    |Year Ended December 31                | 2020        | 2021        | 2022        |

    |---                                                        | ---                | ---                | ---                |

    |Revenues                                        | $ 182,527| $ 257,637| $ 282,836|

    |Costs and expenses:|

    |Cost of revenues                                | 84,732        | 110,939        | 126,203|

    |Research and development        | 27,573        | 31,562        | 39,500|

    |Sales and marketing                        | 17,946        | 22,912        | 26,567|

    |General and administrative        | 11,052        | 13,510        | 15,724|

    |Total costs and expenses                | 141,303| 178,923| 207,994|

    |Income from operations                | 41,224        | 78,714        | 74,842|

    |Other income (expense), net        | 6,858        | 12,020        | (3,514)|

    |Income before income taxes        | 48,082        | 90,734        | 71,328|

    |Provision for income taxes        | 7,813        | 14,701        | 11,356|

    |Net income                                        | $40,269| $76,033        | $59,972|

    |Basic net income per share of Class A, Class B, and Class C stock        | $2.96| $5.69| $4.59|

    |Diluted net income per share of Class A, Class B, and Class C stock| $2.93| $5.61| $4.56|

    Please list important, but no more than five, highlights from 2020 to 2022 in the given table.

    Please write in a professional and business-neutral tone.

    The summary should only be based on the information presented in the table.

市場の感情分析

市場の感情分析 
    You are a stock market analyst who analyzes market sentiment given a news snippet. Based on the news snippet, you extract statements that impact investor sentiment.

    Respond in JSON format and for each statement:

    * Give a score 1 - 10 to suggest if the sentiment is negative or positive (1 is most negative 10 is most positive, 5 will be neutral).
    * Reiterate the statement.
    * Give a one sentence explanation.
    
    Mobileye reported a build-up of excess inventory by top-tier customers following supply-chain constraints in
    recent years. Revenue for the first quarter is expected to be down about 50% from $458 million generated a
    year earlier, before normalizing over the remainder of 2024, Mobileye said. Mobileye forecast revenue for
    full-year 2024 at between $1.83 billion and $1.96 billion, down from the about $2.08 billion it now expects for 2023.

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