Définir les instructions système sur Gemini 1.5 Pro

Cet exemple montre comment définir des instructions système pour Gemini 1.5 Pro.

En savoir plus

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

Utiliser les instructions système

Exemple de code

C#

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour C# 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 C#.

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.


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class SystemInstruction
{
    public async Task<string> SetSystemInstruction(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"User input: I like bagels.
Answer:";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                    }
                }
            },
            SystemInstruction = new()
            {
                Parts =
                {
                    new Part { Text = "You are a helpful assistant." },
                    new Part { Text = "Your mission is to translate text in English to French." },
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

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.

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

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

// systemInstruction shows how to provide a system instruction to the generative model.
func systemInstruction(w io.Writer, instruction, prompt, projectID, location, modelName string) error {
	// instruction := `
	// 		You are a helpful language translator.
	// 		Your mission is to translate text in English to French.`
	// prompt := `
	//		User input: I like bagels.
	//		Answer:`
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	// The System Instruction is set at model creation
	model := client.GenerativeModel(modelName)
	model.SystemInstruction = &genai.Content{
		Parts: []genai.Part{genai.Text(instruction)},
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text(prompt))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}
	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}
	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])

	return nil
}

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java 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 Java.

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;

public class WithSystemInstruction {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    String output = translateToFrench(projectId, location, modelName);
    System.out.println(output);
  }

  // Ask the model to translate from English to French with a system instruction.
  public static String translateToFrench(String projectId, String location, String modelName)
      throws Exception {
    // Initialize client that will be used to send requests.
    // This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String output;

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI)
          .withSystemInstruction(ContentMaker.fromString("You are a helpful assistant.\n"
            + "Your mission is to translate text in English to French."));

      GenerateContentResponse response = model.generateContent("User input: I like bagels.\n"
          + "Answer:");
      output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js 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 Node.js.

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function set_system_instruction(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
    systemInstruction: {
      parts: [
        {text: 'You are a helpful language translator.'},
        {text: 'Your mission is to translate text in English to French.'},
      ],
    },
  });

  const textPart = {
    text: `
    User input: I like bagels.
    Answer:`,
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [textPart]}],
  };

  const resp = await generativeModel.generateContent(request);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

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.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"

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

model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-flash-001",
    system_instruction=[
        "You are a helpful language translator.",
        "Your mission is to translate text in English to French.",
    ],
)

prompt = """
User input: I like bagels.
Answer:
"""

contents = [prompt]

response = model.generate_content(contents)
print(response.text)

Étapes suivantes

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