Prompts für Gemini in Vertex AI Studio erstellen


Verwenden Sie Vertex AI Studio, um Ihre an die Gemini und PaLM 2-Large Language Models (LLM) von Google gesendeten Prompts zu entwerfen, zu testen und anzupassen. Sie können die Gemini API in Vertex AI und den Vertex AI API-Code aufrufen, der zum Generieren der Antworten verwendet wird.

In Vertex AI Studio können Sie Folgendes ausführen:

  • Modelle mit bereitgestellten Beispiel-Prompts testen
  • Prompts entwerfen und verwalten
  • Prompt-Ausgabe nach Modell vergleichen
  • Prompts anhand ausgewählter Qualitätsmesswerte bewerten
  • Modelle optimieren, um maßgeschneiderte Antworten zu erhalten
  • Ausgabe des Modells mit Vertex AI Search oder der Google Suche fundieren
  • Rufen Sie den Vertex AI API-Code für die Implementierung Ihrer Arbeit ab

Hinweise

Wenn Sie Vertex AI Studio mit einem kostenlosen Google Cloud-Testkonto verwenden oder ohne sich in Google Cloud anzumelden, sind einige Features nicht verfügbar, wie in der folgenden Tabelle dargestellt. Wenn Sie Vertex AI Studio testen möchten, akzeptieren Sie in der Google Cloud Console das Fenster mit den Nutzungsbedingungen für Vertex AI Studio.

Ohne Google Cloud-Konto nutzen Mit einem kostenlosen Google Cloud-Testkonto nutzen Mit einem vorhandenen Google Cloud-Konto nutzen
Anmeldung erforderlich Nein Ja Ja
Abfragen pro Minute 2 QPM für alle multimodalen Modelle Siehe Kontingentlimits Siehe Kontingentlimits
Angebotenes Guthaben 0 $ Bis zu 300 $ für 90 Tage 0 $
Prompt-Galerie Nein Ja Ja
Prompt-Designer Ja Ja Ja
Prompts speichern Nein Ja Ja
Prompt-Verlauf Nein Ja Ja
Erweiterte Parameter Nein Nein Ja
Abstimmung Nein Nein Ja
API-Nutzung Nein Ja Ja
Abrechnung erforderlich Nein Nein Ja
Einstieg Zu Vertex AI Studio Für kostenlosen Testzeitraum registrieren Vertex AI in Ihrer Konsole testen

Google Cloud-Konto erstellen

Für diese Kurzanleitung müssen Sie ein Google Cloud-Konto erstellen. Mit diesem Konto erhalten Sie ein Startguthaben von 300 $sowie die kostenlose Nutzung von mehr als 20 Produkten. Diese werden nicht mit dem Guthaben von 300 $verrechnet.

Jetzt kostenlos starten

Weitere Informationen zur Einrichtung in Google Cloud nach der Erstellung Ihres Kontos finden Sie unter In Google Cloud einrichten.
  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Vertex AI“ die Seite Vertex AI Studio auf.
    Vertex AI Studio
  2. Klicken Sie auf der Karte Language Powered by Gemini auf Öffnen.

  3. Öffnen Sie in der Liste der Aufforderungsbeispiele im Abschnitt Zusammenfassung die Karte Transkriptzusammenfassung.

    Das Modell, die Parameter, Beispiele und der Test-Prompt sind vorausgefüllt.

  4. Klicken Sie im Abschnitt Test auf Senden, um eine Zusammenfassung des Prompts zu generieren.

    Die Antwort wird im Abschnitt Ausgabe angezeigt.

  5. Optional: Wenn Sie unterschiedliche Ergebnisse sehen möchten, wählen Sie ein anderes Modell aus der Liste Modell aus oder ändern Sie die Parameter und klicken Sie dann auf Senden.

  6. Optional: Klicken Sie auf Code abrufen, um den Vertex AI API-Code aufzurufen, den Sie zum Generieren einer Transkriptzusammenfassung benötigen.

Prompt entwerfen und testen

Sie können eigene Prompts (Eingaben) für Aufgaben erstellen und testen, die für Ihren geschäftlichen Anwendungsfall relevant sind, und Antworten generieren. Durch das Hinzufügen von Ein- und Ausgaben kann der LLM anhand der Beispiele für die Antworten kontextbezogen lernen.

Sie können einen Prompt erstellen, der eine präzise Anleitung enthält. Außerdem wird das LLM aufgefordert, einen Satz für Sie abzuschließen oder einmalige Fragen zu beantworten.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Vertex AI“ die Seite Vertex AI Studio auf.
    Vertex AI Studio
  2. Klicken Sie auf der Karte Language Powered by Gemini auf Öffnen.

  3. Klicken Sie auf der Karte Text generieren im Abschnitt Neuen Prompt erstellen auf Textprompt.

    Ein Prompt ohne Titel wird geöffnet.

  4. Geben Sie im Feld für den Prompt eine kurze und prägnante Beschreibung der Aufgabe ein, die das Modell ausführen soll, wie Suggest a name for a flower shop that sells bouquets of dried flowers.

  5. Klicken Sie auf Senden.

    Im Antwortfeld wird eine Antwort angezeigt.

  6. Optional: Wenn Sie verschiedene Ergebnisse aufrufen möchten, passen Sie den Prompt, das Modell oder die Parameter an und klicken Sie auf Senden.

  7. Optional: Klicken Sie auf Code abrufen, um den Vertex AI API-Code aufzurufen, den Sie zum Generieren einer ähnlichen Antwort benötigen.

Prompt-Kategorien von Vertex AI Studio

In Vertex AI Studio können Sie Prompts für verschiedene generative KI-Modelle testen und anpassen.

Prompt-Beispiele sind in den Abschnitten Multimodal und Sprache von Vertex AI Studio verfügbar und enthalten eine Vielzahl von Beispiel-Prompts, die zur Veranschaulichung von Modellfunktionen entwickelt wurden. Die Beispiel-Prompts werden nach Aufgabentyp kategorisiert, z. B. Zusammenfassung, Klassifizierung und Extraktion. Jeder Prompt ist mit einem angegebenen Modell und Parameterwerten vorkonfiguriert. Sie können also einfach den Beispiel-Prompt öffnen und auf Senden klicken, damit das Modell eine Antwort generiert.

Prompts entwerfen und verwalten

„Prompt-Design“ ist der Prozess prompts zu erstellen, die die beabsichtigte Antwort aus einem Sprachmodell auslösen. Durch sorgfältiges Erstellen der Prompts können Sie das Modell dazu bewegen, ein gutes Ergebnis für Ihren Anwendungsfall zu erzielen. Das Prompt-Design kann eine effiziente Möglichkeit sein, um mit der Modellausgabe zu experimentieren.

Mit Vertex AI Studio kann Ihr Team Prompts erstellen, speichern und gemeinsam optimieren. Wenn Sie einen neuen Prompt entwerfen, können Sie den Prompt-Text eingeben, das ideale Modell auswählen, Parameter anpassen und es auf sofortiges Feedback testen. Wenn ein Prompt abgeschlossen ist, können Sie ihn in Ihrem freigegebenen Projekt in Vertex AI Studio speichern.

Informationen zu den ersten Schritten mit dem Design von Prompts finden Sie unter Einführung in Prompts.

Prompt-Ausgabe nach Modell vergleichen

In Vertex AI Studio können Sie Prompt-Ergebnisse vergleichen, um zu sehen, welche Kopplung von Modell und Einstellungen für Ihren Anwendungsfall am besten funktioniert.

Rufen Sie auf dem Tab Sprache die Prompts auf und wählen Sie neben den Prompts, die Sie vergleichen möchten, Vergleichen aus. Sie können bis zu drei Prompts nebeneinander vergleichen.

Verwaltung des Prompt-Lebenszyklus

Wenn Sie viele Prompts haben, müssen Sie einen zentralen Ort für ihre Verwaltung haben. Auf den Seiten Multimodal und Sprache können Sie alle Ihre Prompts auf dem Tab Meine Prompts nach Typ anzeigen. Auf diesen Seiten können Sie Ihre Prompts versionieren, vorherige Versionen wiederherstellen, löschen, exportieren und die Benennung von Prompts verwalten. Sie können den Prompts zur Aufzeichnung und zur zentralen Zusammenarbeit mit Ihrem Prompt-Team auch Notizen hinzufügen.

Prompts aus Vertex AI Studio fundieren

Bei der generativen KI ist Fundierung die Fähigkeit, die Ausgabe des Sprachmodells mit überprüfbaren Informationsquellen zu verbinden. Auf den Seiten Multimodal und Sprache in Vertex AI Studio können Sie die Modellausgabe mit Vertex AI Search oder der Google Suche fundieren. Weitere Informationen zur Fundierung finden Sie unter Fundierungsübersicht. Weitere Informationen zur Fundierung der Modellausgabe mit der Google Suche finden Sie unter Fundierung mit der Google Suche.

Generative AI-Modelle in Model Garden entdecken

Model Garden ist eine Plattform, mit der Sie Vertex AI ermitteln, testen, anpassen und bereitstellen sowie OSS-Modelle und -Assets auswählen können. Informationen zu den in Vertex AI verfügbaren generativen KI-Modellen und APIs finden Sie in der Model Console in der Google Cloud Console.

Zu Model Garden

Weitere Informationen zu Model Garden, einschließlich der verfügbaren Modelle und Funktionen, finden Sie unter KI-Modelle in Model Garden entdecken.

Foundation Model abstimmen

Das Aufforderungsdesign eignet sich zwar hervorragend für schnelle Experimente, aber wenn Trainingsdaten verfügbar sind, kann durch Feinabstimmung des Modells selbst eine höhere Qualität erreicht werden. Durch die Abstimmung eines Modells können Sie die Antwort des Modells anhand von Beispielen für die Aufgabe anpassen, die das Modell ausführen soll.

Informationen zum Optimieren eines Foundation Models finden Sie unter Foundations Models optimieren.

Verwenden Sie Vertex AI Studio, um Ihre an die Gemini und PaLM 2-Large Language Models (LLM) von Google gesendeten Prompts zu entwerfen, zu testen und anzupassen. Nachdem ein LLM Ihren Prompt verarbeitet hat, sendet es Ihnen seine Antwort. Weitere Informationen zu Vertex AI Studio finden Sie unter Mit Modellen in Vertex AI Studio experimentieren.

Nächste Schritte