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
  • Vertex AI API-Code zum Implementieren Ihrer Arbeit abrufen

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  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Vertex AI“ die Seite Vertex AI Studio auf.
    Vertex AI Studio
  2. Klicken Sie bei der Option „Language Model” auf Öffnen.
  3. Wechseln Sie im Language Studio zum Abschnitt "Zusammenfassung" der Prompt-Galerie und wählen Sie im Beispiel des Prompts Transcript Summary Öffnen aus. Der Prompt, das Modell und die Parameter werden mit den Werten aus dem Beispiel-Prompt vorausgefüllt.
  4. Klicken Sie auf Senden, um eine Antwort vom Gemini-Standardmodell zu erhalten. Scrollen Sie, um alle Ergebnisse anzuzeigen.
  5. Wenn Sie verschiedene Ergebnisse sehen möchten, ändern Sie das Modell im Drop-down-Menü "Modell" und passen Sie die Parameter an.
  6. Klicken Sie auf Code abrufen, um den Vertex AI API-Code aufzurufen, der zum Generieren einer Transkriptzusammenfassung erforderlich ist.

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 bei der Option „Language Model” auf Öffnen.
  3. Klicken Sie bei der Option Generate text auf Text-Prompt. 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.
  5. Bitten Sie das Gemini-Modell beispielsweise: Suggest a name for a flower shop that sells bouquets of dried flowers.
  6. Klicken Sie auf Senden.
  7. Die Antworten werden im Antwortfeld angezeigt. Wenn Sie verschiedene Ergebnisse aufrufen möchten, passen Sie den Prompt, das Modell oder die Parameter an und klicken Sie auf Senden.
  8. Klicken Sie auf Code abrufen, um den Vertex AI API-Code aufzurufen, der zum Generieren einer ähnlichen Antwort erforderlich ist.

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 Generative AI verfügbaren generativen KI-Modellen und APIs finden Sie im Model Garden 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