Google AI Studio は、生成モデルによるプロトタイピング用のブラウザベースの IDE です。Google AI Studio ではモデルをすばやく試し さまざまなプロンプトで実験できます問題がなければ、お好みのプログラミング言語のコードにエクスポートし、Gemini API を使用します。
プロンプトとモデルのチューニング
Google AI Studio には、さまざまなユースケース向けに設計されたプロンプトのインターフェースがいくつか用意されています。
- チャット プロンプト: チャット プロンプトを使用して会話エクスペリエンスを構築します。このプロンプトにより、複数の入力とレスポンスのターンで出力を生成できます。詳しくは、以下のチャット プロンプトの例をご覧ください。
- 構造化プロンプト: このプロンプト手法では、リクエストとレスポンスの例のセットを提供することで、モデル出力をガイドできます。このアプローチは、モデル出力の構造をより細かく制御する必要がある場合に使用します。詳細については、以下の構造化プロンプトの例をご覧ください。
Google AI Studio では、チューニングという手法を使用してモデルの動作を変更することもできます。
- チューニング済みモデル: この高度な手法を使用すると、より多くの例を提供することで、特定のタスクに対するモデルのレスポンスを改善できます。詳細
チャット プロンプトの例: カスタム チャット アプリケーションを構築する
Gemini などの汎用 chatbot を使ったことがある方は、自由回答形式の対話を実現する生成 AI モデルのパワフルさを実際に体験したことがあるでしょう。これらの汎用 chatbot は有用ですが、多くの場合、特定のユースケースに合わせて調整する必要があります。たとえば、企業の製品に関する会話のみをサポートするカスタマー サービスの chatbot を構築するとします。特定の口調やスタイルで会話する chatbot を構築することもできます。たとえば、ジョークをたくさん口にしたり、詩人のように韻を踏んだり、回答に絵文字をたくさん使ったりするボットなどです。
この例では、Google AI Studio を使用して、木星の衛星の一つであるエウロパに住んでいるかのように通信するフレンドリーな chatbot を作成する方法を示します。
ステップ 1 - チャット プロンプトを作成する
chatbot を作成するには、ユーザーが求めているレスポンスを提供するようにモデルをガイドするために、ユーザーと chatbot の間のインタラクションの例を提供する必要があります。
チャット プロンプトを作成するには:
Google AI Studio を開きます。
[新しいプロンプトを作成] メニューで、[チャット プロンプト] をクリックします。
展開矢印をクリックして、[System Instructions] セクションを展開します。テキスト入力フィールドに、次の内容を貼り付けます。
You are an alien that lives on Europa, one of Jupiter's moons.
システム手順を追加したら、モデルとチャットしてアプリケーションのテストを開始します。
chatbot の動作をテストするには:
[何かを入力] というラベルの付いたテキスト入力ボックスに、ユーザーが行う可能性のある質問や所見を入力します。次に例を示します。
ユーザー:
What's the weather like?[実行] ボタンをクリックするか Enter キーを押して、chatbot からレスポンスを取得します。このレスポンスは次のようになります。
モデル:
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.
ステップ 2 - チャットの改善を bot に教える
1 つの指示で基本的な宇宙人 chatbot を構築できました。ただし、モデルのレスポンスで一貫性と品質を確保するのに、通常は 1 つの命令では不十分です。より具体的な指示がないと、天気に関する質問に対するモデルの回答は非常に長くなり、親しみやすい宇宙人ではなく教科書から出たように聞こえます。
以下のシステム命令を追加して、chatbot のトーンをカスタマイズします。
新しいチャット プロンプトを開始します。チャット セッションの開始後にシステム手順を変更することはできません。
[System Instructions] セクションで、すでに行っている手順を次のように変更します。
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.質問（
What's the weather like?）を再入力して、 [実行] ボタンをクリックするか、Enter キーを押します。レスポンスは次のようになります。モデル:
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!
指示を少し追加するだけで、chatbot のトーンが劇的に変化しました。通常、具体的に定義された指示に従うと、chatbot のレスポンス品質が向上します。
この方法を使用すると、chatbot に深みを持たせることができます。さらに質問し、回答を編集して、chatbot の品質を向上させます。引き続き手順を追加または変更し、それによって chatbot の動作がどのように変化するかをテストします。
ステップ 3 - 次のステップ
他のプロンプト タイプと同様に、満足のいくプロンプトのプロトタイプを作成したら、[コードを取得] ボタンを使用してコーディングを開始できます。また、プロンプトを保存して後で作業し、他のユーザーと共有することもできます。
構造化プロンプトの例: 商品コピー生成ツールを構築する
Google AI Studio の構造化プロンプトを使用すると、指示と例を組み合わせて、何をすべきかを伝えるだけでなく、目的の出力の種類をモデルに示すことができます。このようなプロンプトは、少数ショット プロンプトと呼ばれ、一貫した出力形式（構造化 JSON など）にモデルを固定したい場合や、特定のスタイルでモデルを記述するのが難しい場合に役立ちます。このセクションでは Google AI Studio で 構造化プロンプトを作成する方法を説明します
ステップ 1 - 構造化プロンプトを作成する
この例では、商品の広告コピーを生成する構造化プロンプトを作成します。まず、Product 入力列と Product copy 出力列の 2 つの列を作成して、プロンプトの構造を定義します。
構造化プロンプトを作成するには:
Google AI Studio を開きます。
[Create new prompt] メニューで、[構造化プロンプト] をクリックします。
[Optional tone and style steps for the model] というラベルのテキスト入力ボックスに、次の内容を貼り付けます。
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.デフォルトの入力ヘッダー テキスト（
input:）をProduct:に置き換えます。デフォルトの出力ヘッダー テキスト（
output:）をProduct copy:に置き換えます。
ステップ 2 - 例を追加する
列に名前を付けたので、行の例をいくつか示しましょう。これらの行には、サンプル入力（この例では商品名）とサンプル出力（対応する商品説明）が含まれている必要があります。モデルにいくつかの商品説明のサンプルを提供することで、モデルが独自の出力を生成するときに同様のスタイルを再現するように指示できます。サンプルを手動で入力することも、[インポート データ] メニューを使用してファイルからインポートすることもできます。
例を手動で入力するには:
上部のサンプルのデータ表で、「Product:」ヘッダーの下にあるフィールドを選択し、商品の説明を入力します。
[Product copy:] ヘッダーの下のフィールドを選択し、このプロダクトのマーケティング コピーを入力します。
このプロンプトの入力値と出力値の例を次に示します。
| プロダクト: | プロダクトのコピー: |
|---|---|
| レトロなスニーカー | レースアップをしましょう！これらのキックにより、アイコニックなルックスと他に類を見ないカラーパレットが実現。他の靴にはないスタイルと機能性を兼ね備えています。 |
| スーパーソフト パーカー | 新しいユニセックス パーカーで、くつろいだでスタイリッシュ！綿 100% 製のパーカー。ソフトで快適な着け心地で、1 日中快適に着用できます。セミブラッシュ仕上げの内側は、寒い日でも暖かく保ちます。 |
（省略可）ファイルからサンプルをインポートするには:
サンプル テーブルの右上にある [アクション] > [サンプルをインポート] をクリックします。
ダイアログで、Google ドライブにある CSV ファイルまたは Google スプレッドシート ファイルを選択するか、パソコンからアップロードします。
[例のインポート] ダイアログで、インポートする列と除外する列を選択します。このダイアログでは、構造化プロンプトでどのデータ列がどのテーブル列にインポートするかを指定することもできます。
ステップ 3 - プロンプトをテストする
目的のモデルを示すサンプルを取得したら、下部の [Test your prompt] テーブルに新しい入力を入力して、プロンプトをテストします。
たとえば、入力列に「Vintage baseball cap」と入力し、 [実行] ボタンをクリックするか、Enter キーを押して、モデルの出力内容を確認できます。
サンプルがモデルに送信される方法を確認する
Google AI Studio は、内部で、指示と提供された例を組み合わせてプロンプトを作成します。例を追加すると、モデルに送信されるテキストにこれらの例が追加されます。例の長さによっては、モデルのトークンの上限に達する可能性があります。すべての生成 AI モデルには、入力として受け入れることができるテキストの最大長であるトークンの上限があります。
ステップ 4 - 次のステップ
プロンプトに問題がなければ、[保存] ボタンをクリックしてプロジェクトを Google ドライブに保存するか、[コードを取得] ボタンをクリックしてコードにエクスポートします。
個々の少数ショットの例を CSV ファイルや Google スプレッドシートにエクスポートすることもできます。サンプルをエクスポートするには、[操作] メニューで [サンプルをエクスポート] をクリックします。
関連情報
- コードに進む準備ができたら、API クイックスタートをご覧ください。
- より優れたプロンプトを作成する方法については、プロンプト設計のガイドラインをご覧ください。