JSON 스키마에서 제어된 생성 enum 값 지정

JSON 스키마에서 응답 enum 값 목록을 지정합니다. 모델은 스키마에 정의된 목록 값에서 enum 값을 선택합니다.

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• 제어 생성

코드 샘플

Go

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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

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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'

다음 단계

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