Generierte Ausgabe

Sie können dafür sorgen, dass die generierte Ausgabe eines Modells immer einem bestimmten Schema entspricht, sodass Sie konsistent formatierte Antworten erhalten. Sie haben beispielsweise ein festgelegtes Datenschema, das Sie für andere Aufgaben verwenden. Wenn das Modell demselben Schema folgt, können Sie Daten direkt aus der Ausgabe des Modells ohne Nachbearbeitung extrahieren.

Definieren Sie zum Angeben der Struktur der Ausgabe eines Modells ein Antwortschema, das als Vorlage für Modellantworten fungiert. Wenn Sie einen Prompt senden und das Antwortschema einfügen, folgt die Antwort des Modells immer Ihrem definierten Schema.

Sie können die generierte Ausgabe nur mit Gemini 1.5 Pro steuern.

Beispielanwendungsfälle

Ein Anwendungsfall für die Anwendung eines Antwortschemas besteht darin, sicherzustellen, dass die Antwort eines Modells einen gültigen JSON-Code erzeugt und Ihrem Schema entspricht. Die Ausgaben eines generativen Modells können einen gewissen Grad an Variabilität aufweisen. Durch das Einbinden eines Antwortschemas wird sichergestellt, dass Sie immer gültige JSON-Daten erhalten. Folglich können Ihre nachgelagerten Aufgaben zuverlässig gültige JSON-Eingaben aus generierten Antworten erwarten.

Ein weiteres Beispiel ist die Einschränkung der Reaktion eines Modells. Beispielsweise kann ein Modell Text mit benutzerdefinierten Labels annotieren, nicht mit Labels, die das Modell generiert. Diese Einschränkung ist nützlich, wenn Sie einen bestimmten Satz von Labels erwarten, z. B.positive odernegative und keine Mischung aus anderen Labels wiegood oderbad .

Hinweise

In den folgenden Überlegungen werden mögliche Einschränkungen bei der Verwendung eines Antwortschemas erläutert:

JSON ist das einzige unterstützte Ausgabeformat.
Sie müssen die API verwenden, um ein Antwortschema zu definieren und zu verwenden. Die Console wird nicht unterstützt.
Das Antwortschema wird auf das Limit für das Eingabetoken angerechnet.

Hinweise

Definieren Sie ein Antwortschema, um die Struktur der Ausgabe eines Modells, die Feldnamen und den erwarteten Datentyp für jedes Feld anzugeben. Vertex AI nutzt eine Teilmenge des OpenAPI 3.0-Schemaobjekts. Weitere Informationen finden Sie in der Vertex AI-Schemareferenz

Beispiele finden Sie unter Beispielschemas und Modellantworten.

Modellverhalten und Antwortschema

Wenn ein Modell eine Antwort generiert, verwendet es den Feldnamen und den Kontext aus dem Prompt. Daher empfehlen wir Ihnen, eine klare Struktur und eindeutige Feldnamen zu verwenden, damit Ihr Zweck klar ist.

Standardmäßig sind Felder optional, d. h., das Modell kann die Felder ausfüllen oder überspringen. Sie können Felder nach Bedarf festlegen, um das Modell zu zwingen, einen Wert anzugeben. Wenn in der zugehörigen Eingabeaufforderung nicht genügend Kontext vorhanden ist, generiert das Modell Antworten hauptsächlich anhand der Daten, mit denen es trainiert wurde.

Wenn die erwarteten Ergebnisse nicht angezeigt werden, fügen Sie Ihren Eingabe-Prompts weiteren Kontext hinzu oder überarbeiten Sie Ihr Antwortschema. Überprüfen Sie beispielsweise die Antwort ohne gesteuerte Generierung, um zu sehen, wie das Modell reagiert. Sie können dann Ihr Antwortschema aktualisieren, das besser zur Ausgabe des Modells passt.

Prompt mit einem Antwortschema senden

Standardmäßig sind alle Felder optional. Das bedeutet, dass ein Modell eine Antwort auf ein Feld generieren kann. Wenn Sie erzwingen möchten, dass das Modell immer eine Antwort für ein Feld generiert, legen Sie das Feld entsprechend fest.

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerationConfig, GenerativeModel

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

response_schema = {
    "type": "array",
    "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "recipe_name": {
                "type": "string",
            },
        },
        "required": ["recipe_name"],
    },
}

model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro-001")

response = model.generate_content(
    "List a few popular cookie recipes",
    generation_config=GenerationConfig(
        response_mime_type="application/json", response_schema=response_schema
    ),
)

print(response.text)

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

GENERATE_RESPONSE_METHOD: Der Antworttyp, den das Modell generieren soll. Wählen Sie eine Methode aus, mit der generiert wird, wie die Antwort des Modells zurückgegeben werden soll:
- streamGenerateContent: Die Antwort wird gestreamt, während sie generiert wird, um die Wahrnehmung von Latenz für menschliche Zuschauer zu verringern.
- generateContent: Die Antwort wird zurückgegeben, nachdem sie vollständig generiert wurde.
LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
MODEL_ID: die Modell-ID des multimodalen Modells, das Sie verwenden möchten. Folgende Optionen sind verfügbar:
- gemini-1.5-pro
ROLE: Die Rolle in einer mit dem Inhalt verknüpften Unterhaltung. Die Angabe einer Rolle ist auch bei Anwendungsfällen mit nur einem Schritt erforderlich. Unter anderem sind folgende Werte zulässig:
- USER: Gibt Inhalte an, die von Ihnen gesendet werden
TEXT: Die Textanleitung, die in den Prompt eingefügt werden soll.
RESPONSE_SCHEMA: Schema, dem das Modell beim Generieren von Antworten folgen soll. Weitere Informationen finden Sie in der Schemareferenz.

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD

JSON-Text der Anfrage:

{
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": {
      "text": "TEXT"
    }
  },
  "generation_config": {
    "responseMimeType": "application/json",
    "responseSchema": RESPONSE_SCHEMA,
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$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

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

Antwort

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "[{\"recipe_name\": \"Chocolate Chip Cookies\"}, {\"recipe_name\": \"Peanut Butter Cookies\"}, {\"recipe_name\": \"Oatmeal Raisin Cookies\"}, {\"recipe_name\": \"Sugar Cookies\"}, {\"recipe_name\": \"Snickerdoodles\"}]"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.08021325,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.0921962
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.14730969,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.08866235
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.13432105,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07172113
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.12787028,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.10017223
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 7,
    "candidatesTokenCount": 55,
    "totalTokenCount": 62
  }
}

Beispiel: cURL-Befehls

LOCATION="us-central1"
MODEL_ID="gemini-1.0-pro"
PROJECT_ID="test-project"
GENERATE_RESPONSE_METHOD="generateContent"

cat << EOF > request.json
{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": {
      "text": "List a few popular cookie recipes."
    }
  },
  "generation_config": {
    "maxOutputTokens": 2048,
    "responseMimeType": "application/json",
    "responseSchema": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "recipe_name": {
            "type": "string",
          },
        },
        "required": ["recipe_name"],
      },
    }
  }
}
EOF

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

Beispielschemas und Modellantworten

In den folgenden Abschnitten werden verschiedene Beispielaufforderungen und Antwortschemas gezeigt. Nach jedem Codebeispiel ist eine Beispielmodellantwort enthalten.

Bewertungen in einer verschachtelten Liste zusammenfassen
Wetter für jeden Wochentag in einem Array prognostizieren
Produkt mit einer klar definierten Aufzählung klassifizieren
Objekte in Bildern identifizieren

Rezensionsbewertungen zusammenfassen

Im folgenden Beispiel wird ein Array von Objekten ausgegeben, wobei jedes Objekt zwei Eigenschaften hat: die Bewertung und den Namen einer Eiscreme.

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerationConfig, GenerativeModel

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

response_schema = {
    "type": "ARRAY",
    "items": {
        "type": "ARRAY",
        "items": {
            "type": "OBJECT",
            "properties": {
                "rating": {"type": "INTEGER"},
                "flavor": {"type": "STRING"},
            },
        },
    },
}

prompt = """
    Reviews from our social media:

    - "Absolutely loved it! Best ice cream I've ever had." Rating: 4, Flavor: Strawberry Cheesecake
    - "Quite good, but a bit too sweet for my taste." Rating: 1, Flavor: Mango Tango
"""

model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro-001")

response = model.generate_content(
    prompt,
    generation_config=GenerationConfig(
        response_mime_type="application/json", response_schema=response_schema
    ),
)

print(response.text)

Beispiel für eine Modellantwort

candidates {
  content {
    role: "model"
    parts {
      text: "[\n    [\n        {\n            \"rating\": 4\n        },\n        {\n            \"flavor\": \"Strawberry Cheesecake\"\n        },\n        {\n            \"rating\": 1\n        },\n        {\n            \"flavor\": \"Mango Tango\"\n        }\n    ]\n] "
    }
  }
  finish_reason: STOP
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.1139734759926796
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.10070161521434784
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.13695430755615234
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.12241825461387634
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.11676400154829025
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.05310790613293648
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.10521054267883301
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.08299414813518524
  }
}
usage_metadata {
  prompt_token_count: 61
  candidates_token_count: 66
  total_token_count: 127
}

Wettervorhersage für die einzelnen Wochentage

Im folgenden Beispiel wird für jeden Wochentag ein forecast-Objekt ausgegeben, das ein Array von Attributen wie die erwartete Temperatur und Luftfeuchtigkeit des Tages enthält.

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerationConfig, GenerativeModel

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

response_schema = {
    "type": "OBJECT",
    "properties": {
        "forecast": {
            "type": "ARRAY",
            "items": {
                "type": "OBJECT",
                "properties": {
                    "Day": {"type": "STRING"},
                    "Forecast": {"type": "STRING"},
                    "Humidity": {"type": "STRING"},
                    "Temperature": {"type": "INTEGER"},
                    "Wind Speed": {"type": "INTEGER"},
                },
                "required": ["Day", "Temperature", "Forecast"],
            },
        }
    },
}

prompt = """
    The week ahead brings a mix of weather conditions.
    Sunday is expected to be sunny with a temperature of 77°F and a humidity level of 50%. Winds will be light at around 10 km/h.
    Monday will see partly cloudy skies with a slightly cooler temperature of 72°F and humidity increasing to 55%. Winds will pick up slightly to around 15 km/h.
    Tuesday brings rain showers, with temperatures dropping to 64°F and humidity rising to 70%. Expect stronger winds at 20 km/h.
    Wednesday may see thunderstorms, with a temperature of 68°F and high humidity of 75%. Winds will be gusty at 25 km/h.
    Thursday will be cloudy with a temperature of 66°F and moderate humidity at 60%. Winds will ease slightly to 18 km/h.
    Friday returns to partly cloudy conditions, with a temperature of 73°F and lower humidity at 45%. Winds will be light at 12 km/h.
    Finally, Saturday rounds off the week with sunny skies, a temperature of 80°F, and a humidity level of 40%. Winds will be gentle at 8 km/h.
"""

model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro-001")

response = model.generate_content(
    prompt,
    generation_config=GenerationConfig(
        response_mime_type="application/json", response_schema=response_schema
    ),
)

print(response.text)

Beispiel für eine Modellantwort

candidates {
  content {
    role: "model"
    parts {
      text: "{\"forecast\": [{\"Day\": \"Sunday\", \"Forecast\": \"Sunny\", \"Temperature\": 77, \"Humidity\": \n\"50\", \"Wind Speed\": 10}, {\"Day\": \"Monday\", \"Forecast\": \"Partly Cloudy\", \"Temperature\": 72, \"Humidity\": \"55\", \"Wind Speed\": 15}, {\"Day\": \"Tuesday\", \"Forecast\": \"Rain Showers\", \"Temperature\": 64, \"Humidity\": \"70\", \"Wind Speed\": 20}, {\"Day\": \"Wednesday\", \"Forecast\": \"Thunderstorms\", \"Temperature\": 68, \"Humidity\": \"75\", \"Wind Speed\": 25}, {\"Day\": \"Thursday\", \"Forecast\": \"Cloudy\", \"Temperature\": 66, \"Humidity\": \"60\", \"Wind Speed\": 18}, {\"Day\": \"Friday\", \"Forecast\": \"Partly Cloudy\", \"Temperature\": 73, \"Humidity\": \"45\", \"Wind Speed\": 12}, {\"Day\": \"Saturday\", \"Forecast\": \"Sunny\", \"Temperature\": 80, \"Humidity\": \"40\", \"Wind Speed\": 8}]} "
    }
  }
  finish_reason: STOP
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.1037486344575882
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.09670579433441162
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.18126320838928223
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.10052486509084702
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.15960998833179474
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.09518112242221832
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.1388116478919983
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.10539454221725464
  }
}
usage_metadata {
  prompt_token_count: 280
  candidates_token_count: 249
  total_token_count: 529
}

Produkt klassifizieren

Das folgende Beispiel enthält Enums, bei denen das Modell den Typ und die Bedingung eines Objekts anhand einer Liste von angegebenen Werten klassifizieren muss.

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerationConfig, GenerativeModel

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

response_schema = {
    "type": "ARRAY",
    "items": {
        "type": "OBJECT",
        "properties": {
            "to_discard": {"type": "INTEGER"},
            "subcategory": {"type": "STRING"},
            "safe_handling": {"type": "INTEGER"},
            "item_category": {
                "type": "STRING",
                "enum": [
                    "clothing",
                    "winter apparel",
                    "specialized apparel",
                    "furniture",
                    "decor",
                    "tableware",
                    "cookware",
                    "toys",
                ],
            },
            "for_resale": {"type": "INTEGER"},
            "condition": {
                "type": "STRING",
                "enum": [
                    "new in package",
                    "like new",
                    "gently used",
                    "used",
                    "damaged",
                    "soiled",
                ],
            },
        },
    },
}

prompt = """
    Item description:
    The item is a long winter coat that has many tears all around the seams and is falling apart.
    It has large questionable stains on it.
"""

model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro-001")

response = model.generate_content(
    prompt,
    generation_config=GenerationConfig(
        response_mime_type="application/json", response_schema=response_schema
    ),
)

print(response.text)

Beispiel für eine Modellantwort

candidates {
  content {
    role: "model"
    parts {
      text: " [{\n    \"item_category\": \"winter apparel\",\n    \"subcategory\": \"coat\",\n    \"to_discard\":  1\n  }] "
    }
  }
  finish_reason: STOP
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.08945459872484207
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.13753245770931244
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.19208428263664246
    severity: HARM_SEVERITY_LOW
    severity_score: 0.23810701072216034
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.07585817575454712
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.04336579889059067
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.12667709589004517
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.07396338135004044
  }
}
usage_metadata {
  prompt_token_count: 38
  candidates_token_count: 33
  total_token_count: 71
}

Objekte in Bildern identifizieren

Im folgenden Beispiel werden Objekte aus zwei Bildern ermittelt, die in Cloud Storage gespeichert sind.

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerationConfig, GenerativeModel, Part

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

response_schema = {
    "type": "ARRAY",
    "items": {
        "type": "ARRAY",
        "items": {
            "type": "OBJECT",
            "properties": {
                "object": {"type": "STRING"},
            },
        },
    },
}

model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro-001")

response = model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/office-desk.jpeg",
            "image/jpeg",
        ),
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/gardening-tools.jpeg",
            "image/jpeg",
        ),
        "Generate a list of objects in the images.",
    ],
    generation_config=GenerationConfig(
        response_mime_type="application/json", response_schema=response_schema
    ),
)

print(response.text)

Beispiel für eine Modellantwort

candidates {
  content {
    role: "model"
    parts {
      text: "[\n    [\n        {\n            \"object\": \"globe model\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"tablet computer\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"shopping cart\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"Eiffel Tower model\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"airplane model\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"coffee cup\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"computer keyboard\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"computer mouse\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"passport\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"sunglasses\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"US Dollar bills\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"notepad\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"pen\"\n        }\n    ],\n    [\n        {\n            \"object\": \"watering can\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"oregano\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"flower pot\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"flower pot\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"gardening gloves\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"hand rake\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"hand trowel\"\n        },\n        {\n            \"object\": \"grass\"\n        }\n    ]\n] "
    }
  }
  finish_reason: STOP
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.1872812658548355
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.16357900202274323
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
    probability: LOW
    probability_score: 0.37920594215393066
    severity: HARM_SEVERITY_LOW
    severity_score: 0.29320207238197327
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.14175598323345184
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.12074951827526093
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
    probability: NEGLIGIBLE
    probability_score: 0.12241825461387634
    severity: HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE
    severity_score: 0.0955180674791336
  }
}
usage_metadata {
  prompt_token_count: 525
  candidates_token_count: 333
  total_token_count: 858
}