텍스트 프롬프트 설계

이 페이지에서는 텍스트 프롬프트 설계에 대한 개요와 일반적인 안내를 제공합니다.


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지원되는 모델

  • Gemini 1.5 Flash
  • Gemini 1.5 Pro
  • Gemini 1.0 Pro

일반적인 태스크 유형

태스크를 원하는 만큼 처리하기 위한 텍스트 프롬프트를 만들 수 있습니다. 가장 일반적인 태스크로는 분류, 요약, 추출이 있습니다. 다음 페이지에서 이러한 일반적인 태스크에 대한 텍스트 프롬프트 설계에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

분류 프롬프트

분류 태스크는 텍스트에 클래스 또는 카테고리를 할당합니다. 선택할 카테고리 목록을 지정하거나 모델이 자체 카테고리에서 선택하도록 지정할 수 있습니다. 이 페이지에서는 텍스트를 분류하는 프롬프트를 만드는 방법을 설명합니다.

분류 사용 사례

다음은 텍스트 분류의 일반적인 사용 사례입니다.

  • 사기 감지: 금융 데이터의 거래가 사기인지 여부를 분류합니다.
  • 스팸 필터링: 이메일이 스팸인지 식별합니다.
  • 감정 분석: 텍스트에 전달된 감정을 긍정/부정으로 분류합니다. 예를 들어 영화 리뷰나 이메일을 긍정/부정으로 분류할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 검토: 불쾌감을 주는 언어, 피싱과 같이 유해할 수 있는 콘텐츠를 식별하고 신고합니다.

분류 프롬프트 권장사항

강도를 0으로 설정하고 Top-K를 1로 설정해 보세요. 분류 태스크는 일반적으로 확정적이므로 이렇게 설정하면 주로 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

요약 프롬프트

요약 태스크는 텍스트에서 가장 중요한 정보를 추출합니다. 프롬프트에 정보를 제공하여 모델의 요약 생성을 돕거나 모델이 자체적으로 요약을 만들도록 요청할 수 있습니다. 이 페이지에서는 여러 종류의 요약을 만들도록 프롬프트를 설계하는 방법을 보여줍니다.

요약 사용 사례

다음은 일반적인 요약 사용 사례입니다.

  • 텍스트 요약: 다음과 같은 텍스트 콘텐츠를 요약합니다.
    • 뉴스 기사
    • 연구 보고서
    • 법률 문서
    • 재무 문서
    • 기술 문서
    • 고객 의견
  • 콘텐츠 생성: 문서, 블로그 또는 제품 설명에 대한 콘텐츠를 생성합니다.

권장사항

최적의 텍스트 요약을 만들려면 다음 가이드라인을 따르세요.

  • 요약에 포함할 특성을 지정합니다.
  • 보다 창의적인 요약을 얻기 위해 더 높은 강도, 최상위 K, 최상위 P 값을 지정합니다. 자세한 내용은 텍스트 매개변수 정의에서 temperature, topK, topP 매개변수에 대해 자세히 알아보세요.
  • 프롬프트를 작성할 때 요약의 목적과 이로부터 얻으려는 결과에 집중합니다.

추출 프롬프트

추출 프롬프트를 사용하면 텍스트에서 특정 정보를 추출할 수 있습니다.

사용 사례

다음은 일반적인 추출 사용 사례입니다.

  • 이름이 지정된 항목 인식(NER): 사람, 장소, 조직, 날짜 등 이름이 지정된 항목을 텍스트에서 추출합니다.
  • 관계 추출: 여러 사람의 가족 관계 등 항목 간의 관계를 텍스트에서 추출합니다.
  • 이벤트 추출: 프로젝트 주요 단계 및 제품 출시 등의 이벤트를 텍스트에서 추출합니다.
  • 질문 답변: 텍스트에서 정보를 추출하여 질문에 응답합니다.

권장사항

강도를 0으로 설정하고 Top-K를 1로 설정해 보세요. 추출 태스크는 일반적으로 확정적이므로 이렇게 설정하면 주로 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 매개변수 정의에서 temperaturetopK 매개변수에 대해 자세히 알아보세요.

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