Method: models.generateMessage

इनपुट MessagePrompt दिए गए मॉडल से जवाब जनरेट करता है.

एचटीटीपी अनुरोध

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{model=models/*}:generateMessage

यूआरएल, gRPC ट्रांसकोडिंग सिंटैक्स का इस्तेमाल करता है.

पाथ के पैरामीटर

पैरामीटर
model

string

ज़रूरी है. इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल का नाम.

फ़ॉर्मैट: name=models/{model}.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध के मुख्य हिस्से में इस तरह का डेटा शामिल होता है:

जेएसओएन के काेड में दिखाना 
{
  "prompt": {
    object (MessagePrompt)
  },
  "temperature": number,
  "candidateCount": integer,
  "topP": number,
  "topK": integer
}
फ़ील्ड
prompt

object (MessagePrompt)

ज़रूरी है. मॉडल को प्रॉम्प्ट के तौर पर दिया गया स्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट वाला इनपुट.

प्रॉम्प्ट मिलने पर, मॉडल वह दिखाएगा जो अनुमान लगाता है कि बातचीत के अगले मैसेज में वह दिखेगा.
temperature

number

ज़रूरी नहीं. आउटपुट की रैंडमनेस को कंट्रोल करता है.

वैल्यू की सीमा [0.0,1.0] से ज़्यादा हो सकती है. 1.0 के करीब की वैल्यू से ज़्यादा अलग-अलग जवाब मिलेंगे, जबकि 0.0 के करीब की वैल्यू से आम तौर पर मॉडल से कम हैरान करने वाले जवाब मिलेंगे.
candidateCount

integer

ज़रूरी नहीं. जवाब देने के लिए जनरेट किए गए मैसेज की संख्या.

यह वैल्यू, [1, 8] के बीच होनी चाहिए. अगर यह नीति सेट नहीं है, तो यह डिफ़ॉल्ट रूप से 1 पर सेट होगी.
topP

number

ज़रूरी नहीं. नमूना लेने के दौरान विचार करने के लिए, टोकन की ज़्यादा से ज़्यादा कुल संभावना.

यह मॉडल टॉप-के और न्यूक्लियस सैंपलिंग का इस्तेमाल करता है.

न्यूक्लियस सैंपलिंग, टोकन के सबसे छोटे सेट के हिसाब से काम करता है, जिसकी प्रॉबबिलिटी का योग कम से कम topP होता है.
topK

integer

ज़रूरी नहीं. सैंपल करते समय, शामिल किए जाने वाले टोकन की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या.

यह मॉडल टॉप-के और न्यूक्लियस सैंपलिंग का इस्तेमाल करता है.

टॉप-k सैंपलिंग, topK के सबसे संभावित टोकन के सेट को मानता है.

जवाब का मुख्य भाग

मॉडल से मिला रिस्पॉन्स.

इसमें उम्मीदवार के मैसेज और बातचीत का इतिहास शामिल है. बातचीत का इतिहास, तारीख के हिसाब से क्रम में लगाया जाता है.

अगर एपीआई सही से जुड़ जाता है, ताे जवाब के मुख्य भाग में नीचे दिए गए स्ट्रक्चर शामिल होता है.

जेएसओएन के काेड में दिखाना 
{
  "candidates": [
    {
      object (Message)
    }
  ],
  "messages": [
    {
      object (Message)
    }
  ],
  "filters": [
    {
      object (ContentFilter)
    }
  ]
}
फ़ील्ड
candidates[]

object (Message)

मॉडल के उम्मीदवार के जवाब से जुड़े मैसेज.
messages[]

object (Message)

बातचीत का वह इतिहास जिसका इस्तेमाल मॉडल ने किया है.
filters[]

object (ContentFilter)

प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स टेक्स्ट के लिए, कॉन्टेंट को फ़िल्टर करने वाले मेटाडेटा का सेट.

इससे पता चलता है कि किन SafetyCategory ने किसी उम्मीदवार को इस जवाब से ब्लॉक किया, ब्लॉक ट्रिगर करने वाला सबसे कम HarmProbability, और उस कैटगरी के लिए HarmLimit सेटिंग क्या है.

अनुमति देने के दायरे

इनमें से कोई एक OAuth स्कोप ज़रूरी है:

  • https://www.googleapis.com/auth/generative-language
  • https://www.googleapis.com/auth/generative-language.tuning
  • https://www.googleapis.com/auth/generative-language.tuning.readonly
  • https://www.googleapis.com/auth/generative-language.retriever
  • https://www.googleapis.com/auth/generative-language.retriever.readonly

ज़्यादा जानकारी के लिए, पुष्टि करने से जुड़ी खास जानकारी देखें.