L'API Gemini ti consente di inviare prompt multimodali al modello Gemini. Le modalità supportate includono testo, immagini e video.
Per linee guida generali per la progettazione dei prompt, consulta l'articolo Strategie di progettazione dei prompt.
Modelli supportati
I seguenti modelli supportano le risposte ai prompt multimodali.
- Gemini 1.5 Flash (anteprima)
- Gemini 1.5 Pro (anteprima)
- Gemini 1.0 Pro Vision
Puoi migliorare i prompt multimodali seguendo queste best practice:
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Concetti di base sulla progettazione dei prompt
- Scrivi istruzioni specifiche: crea istruzioni chiare e concise che lascino il minimo spazio a possibili interpretazioni errate.
- Aggiungi alcuni esempi al prompt:utilizza esempi realistici con poche foto per spiegare ciò che vuoi ottenere.
- Suddividi il modello passo dopo passo: dividi le attività complesse in sottoobiettivi gestibili, guidando il modello attraverso il processo.
- Specifica il formato di output: nel prompt, chiedi che l'output sia nel formato che preferisci, ad esempio markdown, JSON, HTML e altro ancora.
- Metti l'immagine al primo posto per i prompt con una singola immagine: anche se Gemini può gestire l'input di immagini e testo in qualsiasi ordine, per i prompt contenenti una singola immagine, potrebbe avere un rendimento migliore se l'immagine (o il video) viene posizionato prima del prompt di testo. Tuttavia, per i prompt che richiedono che le immagini siano fortemente interlacciate con testi per avere senso, usa l'ordine più naturale.
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Risoluzione dei problemi relativi al prompt multimodale
- Se il modello non sta estraendo informazioni dalla parte pertinente dell'immagine: inserisci i suggerimenti con gli aspetti dell'immagine da cui vuoi che il prompt tragga informazioni.
- Se l'output del modello è troppo generico (non sufficientemente personalizzato per l'input dell'immagine/video): all'inizio del prompt, prova a chiedere al modello di descrivere l'immagine o il video prima di fornire l'istruzione oppure prova a chiedere al modello di fare riferimento ai contenuti dell'immagine.
- Per risolvere il problema relativo a quale parte non è riuscita, chiedi al modello di descrivere l'immagine o di spiegare il suo ragionamento per valutare la comprensione iniziale del modello.
- Se il prompt genera contenuti allucinati: prova a ridurre l'impostazione della temperatura o a chiedere al modello descrizioni più brevi in modo da ridurre le probabilità di estrapolare dettagli aggiuntivi.
- Ottimizzazione dei parametri di campionamento:sperimenta diverse impostazioni di temperatura e selezioni top-k per modificare la creatività del modello.
Concetti di base sulla progettazione dei prompt
Questa sezione illustra le best practice elencate nella sezione precedente.
Nota: i risultati del modello dei seguenti esempi di Gemini possono variare a seconda dell'esecuzione.
Usa istruzioni specifiche
I prompt sono più efficaci se sono chiari e dettagliati. Se hai in mente un output specifico, è meglio includere questo requisito nel prompt per assicurarti di ottenere l'output desiderato.
A volte, l'intento di un prompt può sembrare chiaro alla persona che lo ha scritto, ma in realtà è sottospecificato. Per personalizzare il comportamento del modello, considera come potrebbe essere interpretato (erroneamente) il tuo prompt e assicurati che le istruzioni fornite siano specifiche e chiare. Ricordati di lasciare un margine minimo per possibili interpretazioni errate.
Per questa immagine di un aeroportuale, chiedere al modello di "descrivere l'immagine" potrebbe generare una descrizione generale. Se vuoi che il modello analizzi l'ora e la città dell'immagine, puoi includere questa richiesta direttamente nel prompt.
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
 Descrivi questa immagine. |
L'immagine mostra un tabellone degli arrivi e delle partenze dell'aeroporto. |
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
Analizza l'ora e la città dal pannello dell'aeroporto mostrata in questa immagine in un elenco. |
Aggiungi alcuni esempi
Il modello Gemini può accettare più input che può utilizzare come esempi per comprendere l'output desiderato. L'aggiunta di questi esempi può aiutare il modello a identificare i pattern e ad applicare relazione tra le immagini date e le risposte al nuovo esempio. Questo sistema è chiamato anche "few-shot" machine learning.
Nell'esempio seguente, l'output iniziale è scritto in forma di frase e contiene anche la macro paese (Brasile). Supponiamo di volere l'output in un formato o uno stile diverso e di voler solo la città, non il paese. L'aggiunta di esempi few-shot al prompt può indirizzare il modello per rispondere nel modo che desideri.
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
 Stabilire la città e il punto di riferimento. |
Il monumento è la statua del Cristo Redentore a Rio de Janeiro, in Brasile. |
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
|
Stabilire la città e il punto di riferimento. 
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città: Roma, punto di riferimento: il Colosseo. |
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città: Pechino, punto di riferimento: Città Proibita |
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città: Rio de Janeiro, punto di riferimento: statua del Cristo Redentore |
Analizzalo dettagliatamente
Può essere utile per attività complesse come quelle che richiedono sia la comprensione che il ragionamento visivo per suddividere l'attività in passaggi più piccoli e semplici. In alternativa, potrebbe essere efficace anche chiedere direttamente al modello di "pensare passo dopo passo" nel prompt.
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
 Quando avrò finito la carta igienica? |
A breve ti restano solo 3 lanci. |
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
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|
I problemi di matematica o altri tipi di problemi con enunciato sono ottimi candidati per chiedere al modello di pensare passo dopo passo.
| Prompt | Risposta |
|---|---|
Qual è il quarto termine della sequenza? |
-135 |
La risposta del modello non è corretta. Alcuni modi per migliorare questo risultato sono chiedere al modello di analizzare il problema prima di rispondere al prompt.
| Prompt | Risposta |
|---|---|
Analizza prima la formula nell'immagine. Quindi, in base alla formula, rispondi "qual è il quarto termine della sequenza?". |
Fai clic per espandere il risultato$$ b(n) = b(n-1) * (-3) $$ $$ b(1) = 15 $$
$$ b(4) = b(4-1) * (-3) $$ $$ b(4) = b(3) * (-3) $$ $$ b(3) = b(3-1) * (-3) $$ $$ b(3) = b(2) * (-3) $$ $$ b(2) = b(2-1) * (-3) $$ $$ b(2) = b(1) * (-3) $$ $$ b(2) = 15 * (-3) $$ $$ b(2) = -45 $$ $$ b(3) = b(2) * (-3) $$ $$ b(3) = -45 * (-3) $$ $$ b(3) = 135 $$ $$ b(4) = b(3) * (-3) $$ $$ b(4) = 135 * (-3) $$ $$ b(4) = -405 $$ Pertanto, il quarto termine nella sequenza è -405. |
Questa risposta del modello è corretta: ora, per rendere la risposta ancora più semplice, puoi chiedere al modello di pensare passo passo.
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
Qual è il quarto termine della sequenza? Pensa passo passo. |
Il primo termine è 15. Il secondo termine è b(1) * (-3) = 15 * (-3) = -45. Il terzo termine è b(2) * (-3) = -45 * (-3) = 135. Il quarto termine è b(3) * (-3) = 135 * (-3) = -405. |
Prova a specificare il formato di output
Un problema comune è la necessità che l'output del modello sia in un determinato formato (ad es. markdown, JSON, HTML), soprattutto se l'output del modello deve importati da un'attività downstream. Puoi provare a produrre un output in quel formato indicando al modello di farlo all'interno del prompt. Di seguito sono riportati due esempi:
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
 Analizza la tabella in questa immagine in formato markdown |
| Oggetto | Stato | Ora | Data di inizio | Scadenza | | ------- | ------ | ---- | --------- | ------ | | Matematica | Fine | 1,5 h | 29/11/2023 | 1/12/2023 | | Area geografica | Fine | 30 min | 2/12/2023 | 4/12/2023 | | Fisica | In corso | 2 ore | 3/12/2023 | 5/12/2023 | | Biologia | Non avviata | 6 ore | 2/11/2016 | 6/12/2023 | |
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
Fornisci un elenco di tutti i seguenti attributi: ingredienti, tipo di cucina, vegetariano o meno, in formato JSON |
|
Metti l'immagine al primo posto per i prompt con una singola immagine
Gemini può interpretare immagini e testo in qualsiasi ordine all'interno di un prompt, inserendo una singola immagine prima del prompt di testo potrebbe portare a risultati migliori. Nei seguenti esempi, noterai l'immagine o il video precede il testo di ogni prompt.
Risoluzione dei problemi del prompt multimodale
Se non ricevi una risposta utile, potrebbe essere necessario risolvere i problemi del tuo prompt. Ecco alcune strategie che puoi provare a utilizzare.
Se il modello non trae informazioni dalla parte pertinente dell'immagine
Per ottenere una risposta più specifica, puoi indicare a quali aspetti dell'immagine vuoi che venga generato il prompt estrarre informazioni per influenzare la sua risposta.
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
 Quanti giorni dureranno questi pannolini a un bambino? |
I pannolini dureranno 198 giorni prima di esaurirsi. |
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
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Quanto dureranno questi pannolini prima di esaurirmi? Utilizza il peso indicato sulla confezione per determinare l'età del bambino e utilizza il numero totale di pannolini contenuti nella confezione. Dividi il numero totale per il numero di pannolini che il bambino passa al giorno. |
La confezione contiene 198 pannolini. La confezione indica che i pannolini sono per un bambino di peso compreso tra 22 e 37 libbre. Il bambino medio di questo intervallo di peso ha probabilmente tra 1 e 2 anni. Un bambino di 2 anni di solito passa attraverso 6 pannolini al giorno, quindi i pannolini dureranno circa 33 giorni (198/6). |
Se l'output del modello è troppo generico e non sufficientemente adatto all'input dell'immagine o del video
Per consentire al modello di personalizzare la risposta alle immagini, prova a chiedergli di descrivere le immagini prima di eseguire il ragionamento.
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
Cosa c'è in comune tra queste immagini? |
Tutte e quattro le immagini sono esempi di fotografia di paesaggi. |
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
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Innanzitutto, descrivi in dettaglio i contenuti di ogni immagine. Cosa c'è in comune tra queste immagini? |
La prima immagine mostra una persona che prepara una valigia. La seconda immagine mostra un corridoio vuoto di un centro commerciale. La terza immagine mostra un rotolo di carta igienica. La quarta immagine mostra un mare scuro e in tempesta. La caratteristica in comune tra queste immagini è che sono tutte esempi di spazi liminali. Gli spazi liminali sono luoghi o situazioni che si trovano tra due altri luoghi o situazioni. Spesso sono caratterizzati da un senso di incertezza o ambiguità. La prima immagine mostra la persona tra una casa e un viaggio. La seconda immagine mostra il corridoio tra due negozi. La terza immagine è di carta igienica, che può rappresentare un bagno. Un bagno è uno spazio di transizione tra privato e nei regni pubblici. È un luogo in cui ci prepariamo a entrare o uscire dal mondo esterno. La quarta immagine mostra il mare tra la calma e il temporale. Gli spazi liminali possono essere emozionanti e inquietanti. Possono essere un luogo di un nuovo inizio o di finali. Possono essere un luogo di riflessione o di azione. |
Puoi anche provare a chiedere esplicitamente al modello di fare riferimento ai contenuti dell'immagine.
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
|
Cosa c'è in comune tra queste immagini? Fai riferimento a cosa c'è nelle immagini nella risposta. |
Tutte le immagini sono relative ai viaggi. La prima immagine mostra una persona che prepara una valigia, la seconda mostra un corridoio vuoto di un centro commerciale, la terza immagine mostra una pila di carta igienica e la quarta immagine mare scuro e in tempesta. Queste immagini sono tutte correlate ai viaggi perché sono tutto ciò di cui le persone hanno bisogno o utilizzano quando durante il viaggio. La prima immagine mostra una persona che prepara una valigia, cosa che le persone fanno quando si in viaggio. La seconda immagine mostra un corridoio vuoto di un centro commerciale, dove le persone spesso vanno a comprare articoli per i viaggi. La terza immagine mostra una pila di carta igienica, qualcosa che le persone usano spesso quando sono in viaggio. La quarta immagine mostra un mare scuro e in tempesta, che è qualcosa che le persone incontrano spesso quando sono in viaggio. |
Gli stessi suggerimenti valgono per la creatività generata da immagini o video. Nell'esempio seguente con chiedere esplicitamente al modello di includere aspetti dell'immagine può migliorare l'output.
| Prompt | Risposta del modello |
|---|---|
Puoi scrivermi una poesia su questa immagine? |
Coniglietto così morbido e marrone, Mangia l'erba così verde e dolce, |
| Prompt aggiornato | Risposta migliorata |
|---|---|
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Puoi scrivermi una poesia descrittiva e drammatica su questa immagine e includere il luogo? |
Coniglietto sul verde, È blu dell'oceano? Coniglietto, dimmi il vero, Forse è la vastità di tutto, Coniglietto, mi chiedo cosa tu sogni, Di qualunque cosa si tratti, coniglietto, |
Risolvere i problemi relativi alla parte del prompt non riuscita
Può essere difficile sapere se un prompt non è riuscito perché il modello non ha capito l'immagine all'inizio o se ha capito l'immagine, non ha eseguito i passaggi di ragionamento corretti in seguito.
Per distinguerli, chiedi al modello di descrivere cosa c'è nell'immagine.
Nell'esempio seguente, se il modello risponde con uno snack che sembra sorprendente se abbinato a (ad es. popcorn), prova innanzitutto a risolvere i problemi per determinare se il modello ha riconosciuto correttamente che l'immagine contiene tè.
| Prompt | Richiesta di risoluzione dei problemi |
|---|---|
 Quale spuntino in 1 minuto può andare bene? |
Descrivi cosa c'è in questa immagine. |
Un'altra strategia consiste nel chiedere al modello di spiegare il suo ragionamento. Questo può aiutarti a restringere l'eventuale parte del ragionamento eventualmente interrotta.
| Prompt | Richiesta di risoluzione dei problemi |
|---|---|
Quale spuntino in 1 minuto può andare bene? |
Quale spuntino in 1 minuto può andare bene? Spiega perché. |
Ottimizzazione dei parametri di campionamento
In ogni richiesta non invii solo il prompt multimodale, ma anche un set di parametri di campionamento al modello. Il modello può generare risultati diversi a seconda dei valori parametro. Sperimenta con le diverse per ottenere i valori migliori per l'attività. I parametri regolati più di frequente sono i seguenti:
- Temperatura
- top-P
- top-k
Temperatura
La temperatura viene utilizzata per il campionamento durante la generazione della risposta, che si verifica quando vengono applicati top-P e top-K.
La temperatura controlla il grado di casualità nella selezione dei token. Le temperature più basse sono ideali per prompt che
richiedono una risposta più deterministica e meno aperta o creativa, mentre le temperature più alte possono portare a
diversi o creativi. Una temperatura pari a 0 è deterministica, il che significa che la risposta con la probabilità più alta
è sempre selezionata.
Per la maggior parte dei casi d'uso, prova a iniziare con una temperatura di 0,4. Se hai bisogno di più risultati creativi, prova ad aumentare la la temperatura dell'acqua. Se noti allucinazioni chiare, prova a ridurre la temperatura.
Top-K
Top-K cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. Un top-K pari a 1 indica che il successivo token selezionato
il più probabile tra tutti i token nel vocabolario del modello (chiamato anche decodifica greedy), mentre
un top-K di 3 indica che il token successivo viene selezionato tra i tre token più probabili per
utilizzando la temperatura.
Per ogni fase di selezione dei token, vengono campionati i token top-K con le probabilità più alte. Poi 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. Il valore predefinito di top-K è 32.
Top-P
Top-P cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. I token vengono selezionati tra il più alto (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 0,6, 0,3, 0,1 e il valore di top-P è 0,9, il modello
seleziona 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. Il valore predefinito di top-P è 1,0.
Passaggi successivi
- Prova un tutorial rapido utilizzando l'IA generativa Studio o API Vertex AI.
- Per iniziare a utilizzare l'API Gemini, consulta la guida rapida dell'API Gemini.