Method: models.generateText

इनपुट मैसेज दिए गए मॉडल से जवाब जनरेट करता है.

एचटीटीपी अनुरोध

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

यूआरएल, gRPC ट्रांसकोडिंग सिंटैक्स का इस्तेमाल करता है.

पाथ के पैरामीटर

पैरामीटर
model

string

ज़रूरी है. Model या TunedModel का नाम, जो पूरा होने की प्रोसेस को जनरेट करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है. उदाहरण: Model/text-bison-001 TuneModels/sentence-Transaction-u3b7m

अनुरोध का मुख्य भाग

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

जेएसओएन के काेड में दिखाना 
{
  "prompt": {
    object (TextPrompt)
  },
  "safetySettings": [
    {
      object (SafetySetting)
    }
  ],
  "stopSequences": [
    string
  ],
  "temperature": number,
  "candidateCount": integer,
  "maxOutputTokens": integer,
  "topP": number,
  "topK": integer
}
फ़ील्ड
prompt

object (TextPrompt)

ज़रूरी है. मॉडल को प्रॉम्प्ट के तौर पर दिया गया फ़्री-फ़ॉर्म इनपुट टेक्स्ट.

प्रॉम्प्ट मिलने पर, यह मॉडल एक Textcomplete रिस्पॉन्स जनरेट करेगा, जिसका अनुमान इनपुट टेक्स्ट के पूरा होने पर लगाया जाएगा.
safetySettings[]

object (SafetySetting)

ज़रूरी नहीं. असुरक्षित कॉन्टेंट को ब्लॉक करने के लिए, यूनीक SafetySetting इंस्टेंस की सूची.

जिन्हें GenerateTextRequest.prompt और GenerateTextResponse.candidates पर लागू किया जाएगा. हर SafetyCategory टाइप के लिए, एक से ज़्यादा सेटिंग नहीं होनी चाहिए. एपीआई ऐसे सभी प्रॉम्प्ट और जवाबों को ब्लॉक कर देगा जो इन सेटिंग के सेट किए गए थ्रेशोल्ड के मुताबिक नहीं हैं. यह सूची, SafetySettings में बताए गए हर SafetyCategory के लिए, डिफ़ॉल्ट सेटिंग को बदल देती है. अगर सूची में दिए गए किसी SafetyCategory के लिए कोई SafetySetting नहीं है, तो एपीआई उस कैटगरी के लिए डिफ़ॉल्ट सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करेगा. टेक्स्ट सेवा में, नुकसान की कैटगरी HARM_CATEGORY_DEROGATORY, HARM_CATEGORY_TOXICITY, HARM_CATEGORY_VIOLENCE, HARM_CATEGORY_SEXUAL, HARM_CATEGORY_MEDICAL, HARM_CATEGORY_DANGEROUS काम करती.
stopSequences[]

string

वर्ण क्रम के सेट (ज़्यादा से ज़्यादा पांच) का सेट, जो आउटपुट बनाना बंद कर देगा. तय किए जाने पर, एपीआई स्टॉप क्रम के पहली बार दिखने पर रुक जाएगा. जवाब के हिस्से में स्टॉप के क्रम को शामिल नहीं किया जाएगा.
temperature

number

ज़रूरी नहीं. आउटपुट की रैंडमनेस को कंट्रोल करता है. ध्यान दें: डिफ़ॉल्ट वैल्यू, मॉडल के हिसाब से अलग-अलग होती है. देखें कि Model का Model.temperature एट्रिब्यूट, getModel फ़ंक्शन दिखाता है.

वैल्यू [0.0,1.0] के बीच हो सकती हैं. 1.0 के करीब होने पर ऐसे जवाब मिलेंगे जो ज़्यादा अलग-अलग और क्रिएटिव होंगे, जबकि 0.0 के करीब होने पर मॉडल से ज़्यादा आसान जवाब मिलेंगे.
candidateCount

integer

ज़रूरी नहीं. लौटाने के लिए जनरेट की गई प्रतिक्रियाओं 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.
maxOutputTokens

integer

ज़रूरी नहीं. किसी कैंडिडेट में शामिल किए जाने वाले टोकन की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या.

अगर इसे सेट नहीं किया जाता है, तो यह Model की स्पेसिफ़िकेशन में बताए गए checkoutTokenLimit को डिफ़ॉल्ट रूप से सेट हो जाएगा.
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.

टोकन को उनकी असाइन की गई प्रॉबबिलिटी के आधार पर क्रम से लगाया जाता है, ताकि सबसे ज़्यादा संभावना वाले टोकन पर विचार किया जा सके. टॉप-k सैंपलिंग, विचार करने के लिए टोकन की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या को सीधे तौर पर सीमित करती है, जबकि Nucleus सैंपलिंग कुल प्रॉबबिलिटी के आधार पर टोकन की संख्या को सीमित करती है.

ध्यान दें: डिफ़ॉल्ट वैल्यू, मॉडल के हिसाब से अलग-अलग होती है. देखें कि Model का Model.top_p एट्रिब्यूट, getModel फ़ंक्शन दिखाता 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. डिफ़ॉल्ट वैल्यू 40 होती है.

ध्यान दें: डिफ़ॉल्ट वैल्यू, मॉडल के हिसाब से अलग-अलग होती है. देखें कि Model का Model.top_k एट्रिब्यूट, getModel फ़ंक्शन दिखाता है.

जवाब का मुख्य भाग

कामयाब रहने पर, जवाब के मुख्य हिस्से में GenerateTextResponse का एक इंस्टेंस शामिल किया जाता 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.