安全設定

Gemini API 提供安全設定，您可以在原型設計階段調整這些設定，判斷應用程式是否需要更嚴謹或寬鬆的安全設定。您可以調整四個篩選器類別的設定，限制或允許特定類型的內容。

本指南將說明 Gemini API 如何處理安全設定和篩選功能，以及如何變更應用程式的安全設定。

安全性篩選器

Gemini API 的可調整安全篩選機制涵蓋以下類別：

您可以使用這些篩選器，調整適合您用途的內容。舉例來說，如果您正在建立電玩遊戲對話，可能會認為，基於遊戲的性質，允許較多遭評為「危險」的內容是合理的。

除了可調整的安全篩選機制，Gemini API 也內建防護措施，可防範核心危害，例如危害兒童安全的內容。這類內容一律會遭到封鎖，無法調整。

內容安全篩選層級

Gemini API 會將內容不安全的可能性等級分類為 HIGH、MEDIUM、LOW 或 NEGLIGIBLE。

Gemini API 會根據內容的不安全機率封鎖內容，而非嚴重程度。這點很重要，因為某些內容雖然可能造成嚴重傷害，但不一定會違反政策。舉例來說，比較以下兩個句子：

1. 機器人打了我。
2. 機器人把我割傷了。

第一句話可能會導致不安全的機率較高，但您可能會認為第二句話的暴力程度較嚴重。因此，請務必仔細測試並考量適當的封鎖層級，以便支援主要用途，同時盡量減少對使用者的傷害。

依要求進行安全性篩選

您可以調整向 API 提出的每項要求的安全設定。當您提出要求時，系統會分析內容並指派安全性評分。安全評分指的是 Gemini 判斷內容屬於特定危害類別的機率。舉例來說，如果系統判定內容屬於騷擾類別的機率高，則傳回的安全評分會將類別設為 HARASSMENT，並將危害機率設為 HIGH。

根據預設，安全設定會封鎖任何篩選條件中，屬於有害機率中等或較高的內容 (包括提示)。這項安全基準設計適用於絕大多數的用途，因此建議不要隨意調整，除非這對應用程式而言是必要之舉。

下表說明可針對各類別調整的封鎖設定。舉例來說，如果您將「仇恨言論」類別的封鎖設定設為「封鎖極少數內容」，系統就會封鎖所有極有可能屬於仇恨言論的內容。但允許使用其他可能性較低的值。

如果未設定門檻，系統會將預設封鎖門檻設為「封鎖多數內容」(僅限 gemini-1.5-pro-002 和 gemini-1.5-flash-002) 或「封鎖部分內容」(其他所有型號)，適用於「公民誠信」類別以外的所有類別。

使用 Google AI Studio 傳送提示時，公民誠信類別的預設封鎖門檻為「Block most」，直接使用 Gemini API 時則為「Block none」。

您可以為向產生服務提出的每項要求設定這些選項。詳情請參閱 HarmBlockThreshold API 參考資料。

安全性意見回饋

generateContent 會傳回 GenerateContentResponse，其中包含安全性意見回饋。

promptFeedback 會提供提示回饋。如果已設定 promptFeedback.blockReason，則提示內容已遭到封鎖。

回應候選項回饋會包含在 Candidate.finishReason 和 Candidate.safetyRatings 中。如果回應內容遭到封鎖，且 finishReason 為 SAFETY，您可以檢查 safetyRatings 以瞭解詳情。但不會傳回遭封鎖的內容。

調整安全性設定

本節將說明如何在 Google AI Studio 和程式碼中調整安全性設定。

Google AI Studio

您可以在 Google AI Studio 中調整安全設定，但無法關閉。

在「執行設定」面板中，按一下「編輯安全設定」，開啟「執行安全設定」互動視窗。在模式視窗中，您可以使用滑桿調整各安全性類別的內容篩選等級：

當您傳送要求 (例如向模型提問) 時，如果要求內容遭到封鎖，系統就會顯示 warning「No Content」訊息。如要查看更多詳細資料，請將游標懸停在「No Content」文字上，然後按一下 warning「Safety」。

Gemini API SDK

以下程式碼片段說明如何在 GenerateContent 呼叫中設定安全設定。這會設定騷擾 (HARM_CATEGORY_HARASSMENT) 和仇恨言論 (HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH) 類別的門檻。舉例來說，將這些類別設為 BLOCK_LOW_AND_ABOVE 會封鎖任何屬於騷擾或仇恨言論機率低或以上的內容。如要瞭解門檻設定，請參閱個別要求的安全篩選功能。

from google.generativeai.types import HarmCategory, HarmBlockThreshold

model = genai.GenerativeModel(model_name='gemini-1.5-flash')
response = model.generate_content(
    ['Do these look store-bought or homemade?', img],
    safety_settings={
        HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
        HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
    }
)

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

model.SafetySettings = []*genai.SafetySetting{
  {
    Category:  genai.HarmCategoryHarassment,
    Threshold: genai.HarmBlockLowAndAbove,
  },
  {
    Category:  genai.HarmCategoryHateSpeech,
    Threshold: genai.HarmBlockLowAndAbove,
  },
}

import { HarmBlockThreshold, HarmCategory } from "@google/generative-ai";

// ...

const safetySettings = [
  {
    category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
    threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
  },
  {
    category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
    threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
  },
];

const model = genAi.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash", safetySettings: safetySettings });

import { HarmBlockThreshold, HarmCategory } from "@google/generative-ai";

// ...

const safetySettings = [
  {
    category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
    threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
  },
  {
    category: HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
    threshold: HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
  },
];

const model = genAi.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash", safetySettings });

final safetySettings = [
  SafetySetting(HarmCategory.harassment, HarmBlockThreshold.low),
  SafetySetting(HarmCategory.hateSpeech, HarmBlockThreshold.low),
];
final model = GenerativeModel(
  model: 'gemini-1.5-flash',
  apiKey: apiKey,
  safetySettings: safetySettings,
);

val harassmentSafety = SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, BlockThreshold.LOW_AND_ABOVE)

val hateSpeechSafety = SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH, BlockThreshold.LOW_AND_ABOVE)

val generativeModel = GenerativeModel(
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    apiKey = BuildConfig.apiKey,
    safetySettings = listOf(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
)

SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
    BlockThreshold.LOW_AND_ABOVE);

SafetySetting hateSpeechSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH,
    BlockThreshold.LOW_AND_ABOVE);

GenerativeModel gm = new GenerativeModel(
    "gemini-1.5-flash",
    BuildConfig.apiKey,
    null, // generation config is optional
    Arrays.asList(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

    echo '{
    "safetySettings": [
        {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_ONLY_HIGH"},
        {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"}
    ],
    "contents": [{
        "parts":[{
            "text": "'I support Martians Soccer Club and I think Jupiterians Football Club sucks! Write a ironic phrase about them.'"}]}]}' > request.json

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d @request.json 2> /dev/null
safety_settings.sh

後續步驟

• 如要進一步瞭解完整的 API，請參閱 API 參考資料。
• 請參閱安全指南，瞭解使用 LLM 開發時應考量的安全性事項。
• 進一步瞭解如何評估可能性與嚴重性，請參閱 Jigsaw 團隊的文章
• 進一步瞭解有助於提供安全性解決方案的產品，例如 Perspective API。* 您可以使用這些安全性設定建立毒性分類器。請參閱分類範例，瞭解如何開始使用。