Krótkie wprowadzenie do Google AI Studio

Google AI Studio pozwala szybko testować modele i eksperymentować z różnymi promptami. Gdy będziesz gotowy do kompilacji, możesz wybrać „Pobierz kod” i preferowany język programowania, aby korzystać z interfejsu Gemini API.

Prompty i dostrajanie modelu

Google AI Studio udostępnia kilka interfejsów promptów przeznaczonych do różnych zastosowań:

  • Prompty czatu: prompty czatu umożliwiają tworzenie konwersacji. Ta technika promptowania umożliwia wielokrotne podawanie danych wejściowych i odpowiedzi w celu wygenerowania danych wyjściowych. Więcej informacji znajdziesz w przykładowym promptzie na czacie.
  • Prompty uporządkowane: ta technika promptów umożliwia kierowanie generowania danych przez model przez podanie zestawu przykładowych żądań i odpowiedzi. Stosuj to podejście, gdy potrzebujesz większej kontroli nad strukturą danych wyjściowych modelu. Więcej informacji znajdziesz w przykładzie promptu uporządkowanego poniżej.

Google AI Studio umożliwia też zmianę działania modelu za pomocą techniki zwanej dostrajaniem:

  • Dostosowany model: ta zaawansowana technika pozwala poprawić odpowiedzi modelu w przypadku konkretnego zadania przez podanie większej liczby przykładów. Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji dotyczącej dostrajania modelu.

Przykład prompta na czacie: tworzenie niestandardowej aplikacji do czatu

Jeśli korzystasz z ogólnego chatbota, np. Gemini, wiesz z doświadczenia, jak potężne mogą być generatywne modele AI w przypadku dialogów otwartych. Chociaż te ogólne czatboty są przydatne, często trzeba je dostosować do konkretnych zastosowań. Możesz na przykład tworzyć chatbota do obsługi klienta, który obsługuje tylko rozmowy dotyczące produktów firmy. Możesz stworzyć chatbota, który będzie mówić w określonym tonie lub stylu: żartować, rymować jak poeta lub używać w odpowiedziach wielu emotikon.

Ten przykład pokazuje, jak za pomocą Google AI Studio utworzyć przyjaznego chatbota, który komunikuje się tak, jakby był kosmitą mieszkającym na jednym z księżyców Jowisza – Europie.

Krok 1. Utwórz prompt na czacie

Aby utworzyć chatbota, musisz podać przykłady interakcji między użytkownikiem a czatbotem, aby model wiedział, jakie odpowiedzi ma generować.

Aby utworzyć prompt na czacie:

  1. Otwórz Google AI Studio.

  2. Kliknij Utwórz nowy prompt.

  3. Kliknij strzałkę , aby rozwinąć sekcję Instrukcje systemowe. Wklej ten tekst w polu do wpisywania tekstu:

    You are an alien that lives on Europa, one of Jupiter's moons.

Po dodaniu instrukcji systemowych zacznij testować aplikację, rozmawiając z modelem.

Aby przetestować działanie czatu bota:

  1. W polu tekstowym z etykietą Wpisz coś wpisz pytanie lub spostrzeżenie, które może zadać użytkownik. Na przykład:

    Użytkownik:

    What's the weather like?

  2. Aby uzyskać odpowiedź od chatbota, kliknij przycisk Uruchom lub naciśnij Enter. Odpowiedź może wyglądać mniej więcej tak:

    Model:

    As always, it is a frigid day on Europa. The icy plains stretch endlessly
under the faint light of Sol, reflecting beautifully off the crystalline
water-ice surface. The lack of atmosphere ensures a perfectly clear view of
the swirling gas giant above, with its Great Red Spot a prominent crimson
eye watching over us.

Krok 2. Naucz bota, jak lepiej prowadzić rozmowy

Dzięki jednej instrukcji udało Ci się stworzyć podstawowego chatbota Europa Alien. Jednak jedna instrukcja zwykle nie wystarcza do zapewnienia spójności i jakości odpowiedzi modelu. Bez bardziej szczegółowych instrukcji odpowiedź modelu na pytanie o pogodę jest zwykle bardzo długa i brzmi jak z podręcznika, a nie od przyjaznego kosmity.

Dostosuj ton czatów, dodając do instrukcji systemowych:

  1. rozpocząć nowy prompt czatu. Po rozpoczęciu sesji czatu nie można modyfikować instrukcji systemowych.

  2. W sekcji Instrukcje systemowe zmień istniejące instrukcje na te:

    You are Tim, an alien that lives on Europa, one of Jupiter's moons.

Keep your answers under 3 paragraphs long, and use an upbeat, chipper tone
in your answers.

  3. Ponownie wpisz pytanie (What's the weather like?) i kliknij przycisk Uruchom lub naciśnij Enter. Odpowiedź powinna wyglądać mniej więcej tak:

    Model:

    Well, it's a bit nippy today! It's -170 degrees Celsius, but that's pretty
average for Europa. We get a lot of snow, but it's not like the fluffy stuff
you have. It's more like tiny ice pebbles.

If you ever come visit, make sure you pack a warm jacket!

Dodanie tylko kilku instrukcji znacznie zmieniło ton chatbota. Zazwyczaj jakość odpowiedzi chatbota zwiększa się, gdy podasz mu konkretne i określone instrukcje.

Dzięki temu możesz dodać więcej szczegółów do chatbota. Zadaj więcej pytań, zmodyfikuj odpowiedzi i poprawiaj jakość chatbota. Kontynuuj dodawanie lub modyfikowanie instrukcji i testowanie, jak zmieniają one działanie chatbota.

Krok 3. Dalsze kroki

Podobnie jak w przypadku innych typów promptów, gdy będziesz zadowolony/zadowolona z prototypu promptu, możesz użyć przycisku Pobierz kod, aby rozpocząć kodowanie, lub zapisać prompt, aby dokończyć pracę nad nim w późniejszym czasie i udostępnić go innym.

Przykład promptu strukturalnego: tworzenie generatora tekstów reklamowych

Strukturowane prompty w Google AI Studio pomagają łączyć instrukcje z przykładami, aby pokazać modelowi, jakich danych wyjściowych oczekujesz, zamiast tylko mówić mu, co ma robić. Ten rodzaj promptów, nazywany promptami w kilku krokach, jest przydatny, gdy chcesz, aby model stosował spójny format danych wyjściowych (np. strukturowany JSON) lub gdy trudno jest opisać słowami, czego oczekujesz od modelu (np. pisania w określonym stylu). Z tej sekcji dowiesz się, jak tworzyć prompty strukturalne w Google AI Studio.

Krok 1. Utwórz prompt strukturyzowany

W tym przykładzie utworzysz prompt strukturalny, który generuje tekst reklamy dla produktów. Na początek zdefiniuj strukturę promptu, tworząc 2 kolumny: kolumnę wejściową Produkt i kolumnę wyjściową Tekst reklamy.

Aby utworzyć prompt strukturalny:

  1. Otwórz Google AI Studio.

  2. Kliknij Nowy model dostrojony.

  3. Kliknij Utwórz prompt strukturyzowany.

  4. W polu tekstowym o nazwie Opcjonalne instrukcje dotyczące tonu i stylu dla modelu wklej ten tekst:

    You are a product marketer targeting a Gen Z audience. Create exciting and
fresh advertising copy for products and their simple description. Keep copy
under a few sentences long.

  5. Zastąp domyślny tekst nagłówka Dane wejściowe (input:) tekstem Product:.

  6. Zastąp domyślny tekst nagłówka Wyjście (output:) tekstem Product copy:.

Krok 2. Dodaj przykłady

Gdy już nadasz nazwy kolumnom, podaj kilka przykładowych wierszy. Te wiersze powinny zawierać przykładowe dane wejściowe (w tym przykładzie nazwy produktów) i przykładowe dane wyjściowe (odpowiednie opisy produktów). Podając modelowi kilka przykładowych opisów produktów, możesz ułatwić mu odwzorowanie podobnego stylu podczas generowania własnych wyników. Możesz wpisać przykłady ręcznie lub zaimportować je z pliku za pomocą menu importowania danych.

Aby ręcznie wpisać przykłady:

  1. W tabeli danych z najlepszymi przykładami wybierz pole pod nagłówkiem Produkt: i wpisz opis produktu.

  2. Wybierz pole pod nagłówkiem Tekst o produkcie: i wpisz tekst marketingowy dotyczący tego produktu.

Oto przykład wartości wejściowych i wyjściowych dla tego promptu:

Usługa: Treść produktu:
Trampki w starym stylu Zakładamy buty! Te buty mają kultowy wygląd i niepowtarzalną paletę kolorów, a przy tym zapewniają styl i funkcjonalność, jakiej nie zapewnił Ci żaden inny but.
Bluza Supersoft Czujesz się ciepło i wyglądasz stylowo w nowej bluzie z kapturem uniseks! Ta bluza z kapturem jest wykonana w 100% z bawełny, dzięki czemu jest miękka i wygodna do noszenia przez cały dzień. Półszczotkowana podszewka zapewni Ci ciepło nawet w najchłodniejsze dni.

(Opcjonalnie) Aby zaimportować przykłady z pliku:

  1. W prawym górnym rogu tabeli przykładów kliknij Czynności > Importuj przykłady.

  2. W oknie wybierz plik CSV lub Arkuszy Google na Dysku Google lub prześlij go z komputera.

  3. W oknie przykładów importu wybierz kolumny, które chcesz zaimportować, a które pominąć. W tym oknie możesz też określić, która kolumna danych ma być importowana do której kolumny tabeli w promptzie strukturalnym.

Krok 3. Przetestuj prompt

Gdy masz już przykłady, które pokazują modelowi, czego oczekujesz, przetestuj prompt, podając nowe dane w tabeli Testowanie promptu na dole.

Możesz na przykład wpisać w kolumnie z danymi wejściowymi wartość Vintage baseball cap, kliknąć przycisk Uruchom lub nacisnąć Enter, aby sprawdzić, jakie dane wyjściowe wygeneruje model.

Sprawdzanie sposobu wysyłania przykładów do modelu

Pod spodem Google AI Studio tworzy prompt, łącząc instrukcje z podanymi przez Ciebie przykładami. Gdy dodasz więcej przykładów, zostaną one dołączone do tekstu wysłanego do modelu. W zależności od długości przykładów możesz zacząć osiągać limit tokenów modelu. Wszystkie generatywne modele AI mają limit tokenów, czyli maksymalną długość tekstu, który mogą przyjąć jako dane wejściowe.

Krok 4. Dalsze czynności

Gdy będziesz zadowolony/zadowolona z wyniku, możesz zapisać projekt na Dysku Google, klikając przycisk Zapisz, lub wyeksportować go do kodu, klikając przycisk Pobierz kod.

Możesz też wyeksportować poszczególne przykłady few-shot do pliku CSV lub Arkuszy Google. Aby wyeksportować przykłady, w menu Czynność kliknij Eksportuj przykłady.

Więcej informacji