Guide de démarrage rapide de Google AI Studio

Google AI Studio est un IDE intégré au navigateur conçu pour le prototypage à l'aide de modèles génératifs. Google AI Studio vous permet de tester rapidement et tester différentes requêtes. Lorsque vous avez construit quelque chose, vous vous pouvez l'exporter sous forme de code dans le langage de programmation de votre choix, utiliser l'API Gemini.

Requêtes et réglage de modèle

Google AI Studio fournit plusieurs interfaces de requêtes conçues pour différents cas d'utilisation:

• Requêtes de chat:utilisez les requêtes de chat pour créer des expériences de conversation. Ce permet de générer plusieurs tours d'entrée et de réponse de sortie. Pour en savoir plus, consultez notre exemple de requête de chat ci-dessous.
• Requêtes structurées:cette technique de requête vous permet de guider la sortie du modèle. en fournissant un ensemble d'exemples de requêtes et de réponses. Utilisez cette approche lorsque vous avez besoin de plus de contrôle sur la structure de la sortie du modèle. Pour en savoir plus avec notre exemple de requête structurée ci-dessous.

Google AI Studio vous permet aussi de modifier le comportement d'un modèle appelée réglage:

• Modèle réglé:utilisez cette technique avancée pour améliorer les réponses d'un modèle. pour une tâche spécifique en fournissant plus d'exemples. Consultez notre documentation sur affiner un modèle pour en savoir plus.

Exemple de requête Chat: créer une application de chat personnalisée

Si vous avez utilisé un chatbot à usage général comme Gemini, vous avez pu constater à quel point les modèles d'IA générative peuvent être adaptés au dialogue ouvert. Bien que ces modèles à usage général Les chatbots sont utiles et doivent souvent être adaptés à des cas d'utilisation particuliers. Par exemple, vous pouvez créer un chatbot de service client prend en charge les conversations sur le produit d'une entreprise. Vous voudrez peut-être créer un chatbot qui parle avec un ton ou un style particulier: un bot qui craque beaucoup de blagues, rime comme un poète, ou utilisent beaucoup d'emoji dans ses réponses.

Cet exemple vous montre comment créer un chatbot convivial à l'aide de Google AI Studio. qui communique comme s'il s'agissait d'un extraterrestre vivant sur l'Europe, l'une des lunes de Jupiter.

Étape 1 : Créez une requête de chat

Pour créer un chatbot, vous devez fournir des exemples d'interactions entre un utilisateur et le chatbot pour guider le modèle et obtenir les réponses souhaitées.

Pour créer une requête de chat:

1. Ouvrez Google AI Studio.

2. Cliquez sur Créer une requête.

3. Cliquez sur la flèche de développement expand_more pour développez la section System Instructions (Instructions relatives au système). Collez le code suivant dans le champ de saisie de texte:

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

Après avoir ajouté les instructions système, commencez à tester votre application en discutant avec le modèle.

Pour tester le comportement du chatbot:

1. Dans la zone de saisie intitulée Saisissez quelque chose, saisissez une question ou observation qu’un utilisateur pourrait faire. Exemple :

   Utilisateur:

   What's the weather like?
   

2. Cliquez sur le spark

   Run (Exécuter) ou appuyez sur Entrée pour obtenir une réponse du chatbot. Cette réponse peut se présenter comme suit:

   Modèle:

   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.
   

Étape 2 : Apprendre à votre bot à mieux discuter

En donnant une seule instruction, vous avez réussi à construire un extraterrestre Européen basique d'un chatbot. Cependant, une seule instruction n'est généralement pas suffisante pour garantir la cohérence et la qualité des réponses du modèle. Sans informations plus spécifiques la réponse du modèle à une question sur la météo, et qui semble sortir d'un manuel plutôt que d'une extraterrestre sympathique.

Personnalisez le ton de votre chatbot en ajoutant les instructions système:

1. Démarrez une nouvelle requête de chat. Les instructions système ne sont plus modifiables une fois que le La session de chat a démarré.

2. Dans la section Instructions relatives au système, modifiez les instructions déjà vous devez:

   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. Saisissez de nouveau votre question (What's the weather like?), puis cliquez sur le spark Exécuter ou appuyer sur Entrée. Votre réponse doit maintenant ressembler à quelque chose comme ceci:

   Modèle :

   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!
   

En ajoutant un peu plus d’instructions, vous avez considérablement changé le ton de votre chatbot. En général, la qualité de la réponse de votre chatbot augmente lui donner des instructions spécifiques et définies à suivre.

Vous pouvez utiliser cette approche pour approfondir le chatbot. Posez plus de questions modifier les réponses et améliorer la qualité de votre chatbot. Continuer pour ajouter ou modifier les instructions, et tester leur évolution dans le comportemental.

Étape 3 : Étapes suivantes

Comme pour les autres types de requêtes, une fois que votre requête est prototypée vous pouvez utiliser le bouton Obtenir le code pour commencer à coder ou enregistrer votre invite à travailler plus tard et à la partager avec d’autres personnes.

Exemple de requête structurée: créer un générateur de texte produit

Dans Google AI Studio, les requêtes structurées vous aident à combiner des instructions des exemples pour montrer au modèle le type de sortie souhaité, ce qu'il faut faire. Ce type de requête, appelé few-shot, de requête, est utile lorsque vous souhaitez que le modèle s'en JSON) ou lorsqu'il est difficile de décrire avec des mots ce que le modèle doit faire (c'est-à-dire écrire dans un style particulier). Dans cette section, vous apprendrez à créer de requêtes structurées dans Google AI Studio.

Étape 1 : Créez une requête structurée

Dans cet exemple, vous allez créer une requête structurée qui génère des annonces pour les produits. Pour commencer, vous allez définir la structure de la requête en créant deux colonnes: une colonne d'entrée Product et une sortie Product copy. .

Pour créer la requête structurée:

1. Ouvrez Google AI Studio.

2. Cliquez sur Nouveau modèle réglé.

3. Cliquez sur Créer une requête structurée.

4. Dans la zone de saisie intitulée Instructions facultatives de ton et de style pour le modèle, collez le contenu suivant:

   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. Remplacez le texte d'en-tête Input (Entrée) par défaut (input:) par Product:.

6. Remplacez le texte d'en-tête Output (Résultat) par défaut (output:) par Product copy:.

Étape 2 : Ajoutez des exemples

Maintenant que vous avez nommé vos colonnes, fournissez quelques exemples de lignes. Ces lignes doivent contenir des exemples d'entrées (noms de produits pour cet exemple) et des exemples de sorties (descriptions de produits correspondantes). En fournissant au modèle quelques exemples des descriptions de produits, vous pouvez l'orienter afin qu'il reproduise un style similaire générer ses propres sorties. Vous pouvez saisir des exemples manuellement ou les importer à partir d'un via le menu d'importation de données.

Pour saisir des exemples manuellement:

1. Dans le tableau des exemples de données principaux, sélectionnez le champ situé sous Produit:en-tête et saisissez une description du produit.

2. Sélectionnez le champ situé sous l'en-tête Texte pour le produit, puis saisissez le texte marketing. pour ce produit.

Voici un exemple de valeurs d'entrée et de sortie pour cette requête:

(Facultatif) Pour importer des exemples à partir d'un fichier:

1. En haut à droite du tableau des exemples, cliquez sur Actions > Importer exemples.

2. Dans la boîte de dialogue, sélectionnez un fichier CSV ou Google Sheets dans Google Drive, ou importez-en un depuis votre ordinateur.

3. Dans la boîte de dialogue "Exemples d'importation", choisissez les colonnes à importer et celles à importer laisser de côté. La boîte de dialogue vous permet également de spécifier la colonne de données à importer de la colonne de tableau de votre requête structurée.

Étape 3 : Testez votre requête

Une fois que vous disposez des exemples qui montrent au modèle ce que vous souhaitez, testez votre requête avec la nouvelle entrée dans le tableau Tester votre requête en bas de la page.

Par exemple, vous pouvez saisir Vintage baseball cap dans le champ cliquez sur l'icône spark Run (Exécuter) ou appuyez sur Entrée pour voir le résultat du modèle.

Examiner la façon dont les exemples sont envoyés au modèle

En arrière-plan, Google AI Studio crée une requête en combinant les des instructions avec les exemples que vous fournissez. Plus vous ajoutez d'exemples, au texte envoyé au modèle. En fonction de la longueur de vos exemples, vous pouvez commencer à atteindre la limite de jetons du modèle. Tous les modèles d'IA générative la limite de jetons, qui correspond à la longueur maximale du texte qu'ils peuvent accepter en entrée.

Étape 4 : Étapes suivantes

Lorsque vous êtes satisfait de votre invite, vous pouvez enregistrer votre projet dans Google Drive en cliquez sur le bouton Save (Enregistrer) ou exportez-le sous forme de code en cliquant sur le bouton Get code (Obtenir le code). .

Vous pouvez également exporter les exemples few-shot individuels dans un fichier CSV ou Feuille. Cliquez sur Exporter des exemples dans le menu Action pour exporter vos exemples.

Documentation complémentaire

• Si vous êtes prêt à passer au code, consultez la page API guides de démarrage rapide.
• Pour apprendre à créer de meilleures requêtes, consultez la section Conception de requêtes consignes.