MessagePrompt

プロンプトとしてモデルに渡されたすべての構造化入力テキスト。

MessagePrompt には、会話のコンテキストを提供する構造化された一連のフィールド、モデルにさまざまな回答を提供するためのユーザー入力とモデル出力のメッセージのペアの例、ユーザーとモデルとの会話の交互のターンを表す会話履歴またはメッセージのリストが含まれます。

JSON 表現 
{
  "context": string,
  "examples": [
    {
      object (Example)
    }
  ],
  "messages": [
    {
      object (Message)
    }
  ]
}
フィールド
context

string

（省略可）有効な回答を得るために最初にモデルに提供する必要のあるテキスト。

空でない場合、この context はまず examples と messages の前にモデルに与えられます。context を使用する場合は、継続性を維持するためにすべてのリクエストで指定してください。

このフィールドには、モデルに対するプロンプトの説明を指定できます。これにより、コンテキストを提供し、回答を導くことができます。例: 「フレーズを英語からフランス語に翻訳して」または「発言について、感情を幸せ、悲し、中立に分類」

合計入力サイズがモデルの inputTokenLimit を超え、入力リクエストが切り捨てられた場合、このフィールドに含まれるすべての値がメッセージ履歴よりも優先されます。
examples[]

object (Example)

（省略可）モデルが生成する内容の例。

これには、ユーザー入力と、モデルが模倣すべきレスポンスの両方が含まれます。

これらの examples は、messages の履歴よりも優先される点を除き、会話メッセージと同じように扱われます。合計入力サイズがモデルの inputTokenLimit を超えると、入力が切り捨てられます。アイテムは examplesより前に messages から破棄されます。
messages[]

object (Message)

必須。最近の会話履歴のスナップショットが時系列で並べ替えられています。

2 人の作成者を交互に表示します。

入力の合計サイズがモデルの inputTokenLimit を超えると、入力が切り捨てられます。最も古い項目が messages から削除されます。

例

モデルを指示するために使用される入出力の例。

モデルがどのように応答し、応答の書式を設定すべきかを示しています。

JSON 表現 
{
  "input": {
    object (Message)
  },
  "output": {
    object (Message)
  }
}
フィールド
input

object (Message)

必須。ユーザーからの Message 入力の例。
output

object (Message)

必須。入力に対してモデルが出力する内容の例。