Specificare i valori enum di generazione controllata in uno schema JSON

Specifica l'elenco dei valori di enumerazione della risposta in uno schema JSON. Il modello seleziona un valore enumerato da un elenco di valori definiti nello schema.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Go

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

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

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

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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'

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