Spécifier des valeurs d'énumération de génération contrôlée dans un schéma JSON

Spécifiez la liste des valeurs d'énumération de la réponse dans un schéma JSON. Le modèle sélectionne une valeur d'énumération parmi une liste de valeurs définies dans le schéma.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

• Génération contrôlée

Exemple de code

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Go.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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

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

// controlledGenerationResponseSchemaEnum demonstrates how to constrain model responses
// to a predefined set of enum values for genre classification.
func controlledGenerationResponseSchemaEnum(w io.Writer, projectID, location, modelName string) error {
	// location = "us-central1"
	// modelName = "gemini-1.5-pro-001"
	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create GenAI client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	model.GenerationConfig.ResponseMIMEType = "text/x.enum"
	model.GenerationConfig.ResponseSchema = &genai.Schema{
		Type: genai.TypeString,
		Enum: []string{"drama", "comedy", "documentary"},
	}

	prompt := `
The film aims to educate and inform viewers about real-life subjects, events, or people.
It offers a factual record of a particular topic by combining interviews, historical footage,
and narration. The primary purpose of a film is to present information and provide insights
into various aspects of reality.
`

	res, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text(prompt))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	if len(res.Candidates) == 0 || len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("got empty response from model")
	}

	fmt.Fprintf(w, "Candidate label: %q", res.Candidates[0].Content.Parts[0])
	// Example response:
	// Candidate label: "documentary"

	return nil
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerationConfig, GenerativeModel

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

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

response_schema = {"type": "STRING", "enum": ["drama", "comedy", "documentary"]}

prompt = (
    "The film aims to educate and inform viewers about real-life subjects, events, or people."
    "It offers a factual record of a particular topic by combining interviews, historical footage, "
    "and narration. The primary purpose of a film is to present information and provide insights "
    "into various aspects of reality."
)

response = model.generate_content(
    prompt,
    generation_config=GenerationConfig(
        response_mime_type="text/x.enum", response_schema=response_schema
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
#     'documentary'

Étape suivante

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres Google Cloud produits, consultez l'explorateur d'exemplesGoogle Cloud .