Files API

Gemini एक साथ कई तरह के इनपुट डेटा को प्रोसेस कर सकता है. जैसे, टेक्स्ट, इमेज, और ऑडियो.

इस गाइड में, Files API का इस्तेमाल करके मीडिया फ़ाइलों के साथ काम करने का तरीका बताया गया है. ऑडियो फ़ाइलों, इमेज, वीडियो, दस्तावेज़ों, और इस्तेमाल की जा सकने वाली अन्य फ़ाइल टाइप के लिए, बुनियादी कार्रवाइयां एक जैसी होती हैं.

फ़ाइल प्रॉम्प्ट के लिए गाइडेंस के लिए, फ़ाइल प्रॉम्प्ट के लिए गाइड सेक्शन देखें.

फ़ाइल अपलोड करें

मीडिया फ़ाइल अपलोड करने के लिए, Files API का इस्तेमाल किया जा सकता है. जब अनुरोध का कुल साइज़ (इसमें फ़ाइलें, टेक्स्ट प्रॉम्प्ट, सिस्टम के निर्देश वगैरह शामिल हैं) 100 एमबी से ज़्यादा हो, तब हमेशा Files API का इस्तेमाल करें. पीडीएफ़ फ़ाइलों के लिए, यह सीमा 50 एमबी है.

नीचे दिए गए कोड में, एक फ़ाइल अपलोड की जाती है. इसके बाद, इस फ़ाइल का इस्तेमाल interactions.create को कॉल करने के लिए किया जाता है.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

myfile = client.files.upload(file="path/to/sample.mp3")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
        {"type": "audio", "uri": myfile.uri, "mime_type": myfile.mime_type}
    ]
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const myfile = await client.files.upload({
    file: "path/to/sample.mp3",
    config: { mime_type: "audio/mpeg" },
  });

  const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.5-flash",
    input: [
      { type: "text", text: "Describe this audio clip" },
      { type: "audio", uri: myfile.uri, mime_type: myfile.mimeType }
    ]
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

ऐप पर जाएं

file, err := client.Files.UploadFromPath(ctx, "path/to/sample.mp3", nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer client.Files.Delete(ctx, file.Name)

interaction, err := client.Interactions.Create(ctx, "gemini-3.5-flash", &genai.InteractionRequest{
    Input: []interface{}{
        genai.NewPartFromFile(*file),
        genai.NewPartFromText("Describe this audio clip"),
    },
}, nil)

if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

// Print the model's text response
for _, step := range interaction.Steps {
    if step.Type == "model_output" {
        for _, part := range step.Content {
            if part.Type == "text" {
                fmt.Println(part.Text)
            }
        }
    }
}

REST

AUDIO_PATH="path/to/sample.mp3"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${AUDIO_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${AUDIO_PATH}")
DISPLAY_NAME=AUDIO

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -D "${tmp_header_file}" \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${AUDIO_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now create an interaction using the Interactions API
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
    -d '{
      "model": "gemini-3.5-flash",
      "input": [
        {"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
        {"type": "audio", "uri": '$file_uri', "mime_type": "'${MIME_TYPE}'"}
      ]
    }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".outputs[] | select(.type == \"text\") | .text" response.json

किसी फ़ाइल के लिए मेटाडेटा पाना

files.get को कॉल करके, यह पुष्टि की जा सकती है कि एपीआई ने अपलोड की गई फ़ाइल को सेव कर लिया है. साथ ही, इसका मेटाडेटा भी पाया जा सकता है.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

myfile = client.files.upload(file='path/to/sample.mp3')
file_name = myfile.name
myfile = client.files.get(name=file_name)
print(myfile)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
} from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const myfile = await client.files.upload({
    file: "path/to/sample.mp3",
    config: { mime_type: "audio/mpeg" },
  });

  const fileName = myfile.name;
  const fetchedFile = await client.files.get({ name: fileName });
  console.log(fetchedFile);
}

await main();

ऐप पर जाएं

file, err := client.Files.UploadFromPath(ctx, "path/to/sample.mp3", nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

gotFile, err := client.Files.Get(ctx, file.Name)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Got file:", gotFile.Name)

REST

# file_info.json was created in the upload example
name=$(jq -r ".file.name" file_info.json)
# Get the file of interest to check state
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/$name \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" > file_info.json
# Print some information about the file you got
name=$(jq -r ".name" file_info.json)
echo name=$name
file_uri=$(jq -r ".uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

अपलोड की गई फ़ाइलों की सूची

नीचे दिए गए कोड से, अपलोड की गई सभी फ़ाइलों की सूची मिलती है:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

print('My files:')
for f in client.files.list():
    print(' ', f.name)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
} from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const listResponse = await client.files.list({ config: { pageSize: 10 } });
  for await (const file of listResponse) {
    console.log(file.name);
  }
}

await main();

ऐप पर जाएं

for file, err := range client.Files.All(ctx) {
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  fmt.Println(file.Name)
}

REST

echo "My files: "

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

अपलोड की गई फ़ाइलें मिटाना

फ़ाइलें 48 घंटे बाद अपने-आप मिट जाती हैं. अपलोड की गई किसी फ़ाइल को मैन्युअल तरीके से भी मिटाया जा सकता है:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

myfile = client.files.upload(file='path/to/sample.mp3')
client.files.delete(name=myfile.name)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
} from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const myfile = await client.files.upload({
    file: "path/to/sample.mp3",
    config: { mime_type: "audio/mpeg" },
  });

  const fileName = myfile.name;
  await client.files.delete({ name: fileName });
}

await main();

ऐप पर जाएं

file, err := client.Files.UploadFromPath(ctx, "path/to/sample.mp3", nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
client.Files.Delete(ctx, file.Name)

REST

curl --request "DELETE" https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/$name \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

इस्तेमाल से जुड़ी जानकारी

मीडिया फ़ाइलों को अपलोड करने और उनसे इंटरैक्ट करने के लिए, Files API का इस्तेमाल किया जा सकता है. Files API की मदद से, हर प्रोजेक्ट के लिए 20 जीबी तक की फ़ाइलें सेव की जा सकती हैं. हालांकि, हर फ़ाइल का साइज़ ज़्यादा से ज़्यादा 2 जीबी होना चाहिए. फ़ाइलों को 48 घंटों तक सेव करके रखा जाता है. इस दौरान, फ़ाइलों के मेटाडेटा को पाने के लिए एपीआई का इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, फ़ाइलों को डाउनलोड नहीं किया जा सकता. Files API, उन सभी देशों या इलाकों में बिना किसी शुल्क के उपलब्ध है जहां Gemini API उपलब्ध है.

फ़ाइल के लिए प्रॉम्प्ट जनरेट करने की रणनीतियां

इस सेक्शन में, Gemini API के लिए प्रॉम्प्ट के साथ मीडिया फ़ाइलों का इस्तेमाल करने के बारे में दिशा-निर्देश और सबसे सही तरीके दिए गए हैं.

प्रॉम्प्ट में अलग-अलग तरह के डेटा का इस्तेमाल करने से, Gemini API की मदद से किए जा सकने वाले कामों के बारे में आपको ज़्यादा विकल्प मिलते हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल को किसी स्वादिष्ट खाने की फ़ोटो भेजकर, उसके बारे में एक छोटा ब्लॉग लिखने के लिए कहा जा सकता है.

प्रॉम्प्ट जवाब

इस फ़ोटो के आधार पर, कम शब्दों में एक दिलचस्प ब्लॉग पोस्ट लिखो. इसमें फ़ोटो में दिख रहे खाने के बारे में जानकारी शामिल होनी चाहिए. साथ ही, इसमें मेरे खाने की तैयारी के बारे में भी बताया जाना चाहिए.


कुकी

खाना पहले से तैयार करके रखने से, समय और पैसे की बचत होती है. साथ ही, इससे सेहतमंद खाना खाने में भी मदद मिलती है. यह खाना, सेहतमंद और स्वादिष्ट खाने का एक बेहतरीन उदाहरण है. इसे पहले से तैयार करके रखा जा सकता है.

इस मील में ब्राउन राइस, भुनी हुई सब्जियां, और चिकन टेरियाकी शामिल हैं. ब्राउन राइस एक सेहतमंद और कॉम्प्लेक्स कार्बोहाइड्रेट है, जो आपको लंबे समय तक ऊर्जा देगा. भुनी हुई सब्जियां, विटामिन और खनिजों की रोज़ाना की खुराक पाने का एक शानदार तरीका है. साथ ही, चिकन टेरियाकी एक स्वादिष्ट और प्रोटीन से भरपूर विकल्प है.

इसे बनाना भी आसान है. ब्राउन राइस को पकाएं, सब्जियों को भूनें, और चिकन टेरियाकी को पकाएं. जब सब कुछ पक जाए, तो उसे खाने के लिए तैयार किए गए कंटेनर में डालें और फ़्रिज में स्टोर करें. इसके बाद, कंटेनर को उठाकर सुबह के समय आसानी से कहीं भी ले जाया जा सकता है!

अगर आपको सेहत के लिए अच्छा और स्वादिष्ट खाना चाहिए, जिसे पहले से तैयार किया जा सकता है, तो यह खाना आपके लिए सबसे सही विकल्प है. इसमें पोषक तत्व और स्वाद भरपूर होता है. इसे खाने के बाद, आपको संतुष्टि और पेट भरा होने का एहसास होगा.

सेहतमंद और स्वादिष्ट खाना तैयार करने के लिए यहां दिए गए सुझावों को अपनाएं!

अगर आपको मीडिया फ़ाइलों का इस्तेमाल करने वाले प्रॉम्प्ट से, अपनी पसंद के मुताबिक आउटपुट नहीं मिल रहा है, तो यहां कुछ रणनीतियां दी गई हैं. इनकी मदद से, आपको अपनी पसंद के मुताबिक नतीजे मिल सकते हैं. यहां दिए गए सेक्शन में, मल्टीमॉडल इनपुट का इस्तेमाल करने वाले प्रॉम्ट को बेहतर बनाने के लिए, डिज़ाइन के तरीके और समस्या हल करने के सुझाव दिए गए हैं.

इन सबसे सही तरीकों को अपनाकर, मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाया जा सकता है:

  • प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने से जुड़ी बुनियादी बातें

    • निर्देशों में सटीक जानकारी दें: साफ़ और कम शब्दों में निर्देश दें, ताकि उन्हें समझने में कोई गड़बड़ी न हो.
    • अपने प्रॉम्प्ट में कुछ उदाहरण जोड़ें: आपको जो नतीजे चाहिए उन्हें पाने के लिए, कुछ ऐसे उदाहरण दें जो असल में खींची गई फ़ोटो जैसे दिखें.
    • इसे सिलसिलेवार तरीके से तोड़ें: मुश्किल टास्क को मैनेज किए जा सकने वाले उप-लक्ष्यों में बांटें. साथ ही, मॉडल को प्रोसेस के बारे में जानकारी दें.
    • आउटपुट का फ़ॉर्मैट तय करें: अपने प्रॉम्प्ट में, आउटपुट को अपने पसंदीदा फ़ॉर्मैट में पाने के लिए कहें. जैसे, मार्कडाउन, JSON, एचटीएमएल वगैरह.
    • एक इमेज वाले प्रॉम्प्ट के लिए, इमेज को सबसे पहले रखें: Gemini, इमेज और टेक्स्ट वाले इनपुट को किसी भी क्रम में प्रोसेस कर सकता है. हालांकि, अगर प्रॉम्प्ट में सिर्फ़ एक इमेज है, तो हो सकता है कि इमेज (या वीडियो) को टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पहले रखने पर, Gemini बेहतर परफ़ॉर्म करे. हालांकि, ऐसे प्रॉम्प्ट के लिए इमेज और टेक्स्ट को इस तरह से इंटरलीव करें कि वे एक-दूसरे से जुड़े हुए लगें. इसके लिए, इमेज और टेक्स्ट को किसी भी क्रम में रखा जा सकता है.
  • टेक्स्ट, इमेज वग़ैरह को प्रोसेस करने वाले मॉडल के लिए दिए गए प्रॉम्प्ट से जुड़ी समस्या हल करना

    • अगर मॉडल, इमेज के काम के हिस्से से जानकारी नहीं ले रहा है, तो: इमेज के उन पहलुओं के बारे में कुछ संकेत दें जिनसे आपको प्रॉम्प्ट के लिए जानकारी चाहिए.
    • अगर मॉडल आउटपुट बहुत सामान्य है (इमेज/वीडियो इनपुट के हिसाब से नहीं है): प्रॉम्प्ट की शुरुआत में, मॉडल को टास्क के बारे में बताने से पहले, इमेज या वीडियो के बारे में बताने के लिए कहें. इसके अलावा, मॉडल को इमेज में मौजूद चीज़ों के बारे में बताने के लिए भी कहा जा सकता है.
    • यह पता लगाने के लिए कि इमेज के किस हिस्से को समझने में समस्या हुई: मॉडल से इमेज के बारे में बताने के लिए कहें या मॉडल से यह बताने के लिए कहें कि उसने जवाब किस आधार पर दिया है. इससे आपको यह पता चलेगा कि मॉडल ने इमेज को किस तरह समझा है.
    • अगर आपके प्रॉम्प्ट के जवाब में, गलत जानकारी मिलती है, तो: टेंपरेचर की सेटिंग को कम करके देखें या मॉडल से छोटे जवाब देने के लिए कहें. इससे, मॉडल के अतिरिक्त जानकारी देने की संभावना कम हो जाएगी.
    • सैंपलिंग पैरामीटर को ट्यून करना: मॉडल की क्रिएटिविटी को अपने हिसाब से बनाने के लिए, अलग-अलग टेंपरेचर सेटिंग और टॉप-के सिलेक्शन के साथ एक्सपेरिमेंट करें.

निर्देशों में सटीक जानकारी दें

प्रॉम्प्ट में साफ़ तौर पर और पूरी जानकारी देने से, बेहतर नतीजे मिलते हैं. अगर आपको कोई खास आउटपुट चाहिए, तो उसे प्रॉम्प्ट में शामिल करें. इससे आपको मनमुताबिक आउटपुट मिलेगा.

एयरपोर्ट के बोर्ड की इस इमेज के लिए, मॉडल से सिर्फ़ "इस इमेज के बारे में जानकारी दो" कहने पर, सामान्य जानकारी मिल सकती है. अगर आपको मॉडल से इमेज में मौजूद समय और शहर की जानकारी पार्स करवानी है, तो सीधे तौर पर अपने प्रॉम्प्ट में वह अनुरोध शामिल करें.

प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब

इस इमेज के बारे में बताएं.

इस इमेज में, हवाई अड्डे पर फ़्लाइट के आने और जाने की जानकारी देने वाला बोर्ड दिखाया गया है.

अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब
यात्रा का टाइमटेबल

इस इमेज में दिखाए गए एयरपोर्ट बोर्ड से, समय और शहर की जानकारी को सूची में शामिल करो.

  • 10:50 मॉस्को
  • एडिनबर्ग 11:05
  • 11:05 लंदन
  • 11:10 बुखारेस्ट
  • कीव में सुबह 11:30 बजे
  • डब्लिन में 11:35
  • 11:45 ईस्ट मिडलैंड्स
  • 12:15 सोफ़िया
  • लंदन में दोपहर 12:30 बजे
  • न्यूकैसल में दोपहर 12:30 बजे
  • 12:40 सेंट पीटर्सबर्ग
  • दोपहर 12:40 बजे लंदन
  • 12:45 मैनचेस्टर
  • कुछ उदाहरण जोड़ना

    Gemini मॉडल, एक साथ कई इनपुट स्वीकार कर सकता है. इनका इस्तेमाल वह उदाहरण के तौर पर कर सकता है, ताकि उसे यह समझ में आ सके कि आपको किस तरह का आउटपुट चाहिए. इन उदाहरणों को जोड़ने से, मॉडल को पैटर्न की पहचान करने में मदद मिल सकती है. साथ ही, दी गई इमेज और जवाबों के बीच के संबंध को नए उदाहरण पर लागू करने में मदद मिल सकती है. इसे "फ़्यू-शॉट" लर्निंग भी कहा जाता है.

    यहां दिए गए उदाहरण में, शुरुआती आउटपुट को वाक्य के तौर पर लिखा गया है. इसमें देश (ब्राज़ील) का नाम भी शामिल है. मान लें कि आपको आउटपुट किसी दूसरे फ़ॉर्मैट या स्टाइल में चाहिए. साथ ही, आपको सिर्फ़ शहर का नाम चाहिए, देश का नाम नहीं. अपने प्रॉम्प्ट में कुछ उदाहरण जोड़ने से, मॉडल को आपकी पसंद के मुताबिक जवाब देने के लिए प्रेरित किया जा सकता है.

    प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब
    यात्रा का टाइमटेबल

    मशहूर जगह के साथ-साथ शहर का नाम भी पता करें.

    यह लैंडमार्क, ब्राज़ील के रियो डि जेनेरो में मौजूद क्राइस्ट द रीडीमर की मूर्ति है.

    अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब

    मशहूर जगह के साथ-साथ शहर का नाम भी पता करें.

    कोलोसियम

    शहर: रोम, लैंडमार्क: कलॉसियम.

    फ़ॉर्बिडन सिटी

    शहर: बीजिंग, लैंडमार्क: फ़ॉर्बिडन सिटी

    forbidden-city

    शहर: रियो डि जेनेरो, लैंडमार्क: क्राइस्ट द रीडीमर की मूर्ति

    इसे सिलसिलेवार तरीके से समझाओ

    मुश्किल टास्क के लिए, टास्क को छोटे-छोटे और आसान चरणों में बांटना मददगार हो सकता है. जैसे, ऐसे टास्क जिनमें विज़ुअल को समझना और तर्क देना, दोनों ज़रूरी होते हैं. इसके अलावा, अगर आपने प्रॉम्प्ट में सीधे तौर पर मॉडल से "एक-एक करके सोचने" के लिए कहा है, तो भी यह तरीका असरदार हो सकता है.

    प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब

    मेरे पास टॉयलेट पेपर कब तक रहेगा?

    जल्द ही, आपके पास सिर्फ़ तीन रोल बचेंगे.

    अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब
    1. सबसे पहले, इस तस्वीर में मौजूद टॉयलेट पेपर रोल की संख्या गिनें.
    2. इसके बाद, यह तय करें कि एक सामान्य व्यक्ति हर दिन कितना टॉयलेट पेपर इस्तेमाल करता है.
    3. यह हिसाब लगाओ कि टॉयलेट पेपर के ये रोल कितने दिन तक चलेंगे.
    1. इस तस्वीर में टॉयलेट पेपर के तीन रोल हैं.
    2. आम तौर पर, एक व्यक्ति हर दिन टॉयलेट पेपर की करीब 20 शीट इस्तेमाल करता है.
    3. अगर हर रोल में 200 शीट हैं, तो हर रोल करीब 10 दिनों तक चलेगा. इसलिए, ये तीन रोल करीब एक महीने तक चलेंगे.

    गणित के सवालों या अन्य तरह के इबारती सवालों के लिए, मॉडल को सिलसिलेवार तरीके से सोचने के लिए कहा जा सकता है.

    प्रॉम्प्ट जवाब

    इस क्रम में चौथा पद क्या है?

    -135

    मॉडल से मिला जवाब गलत है. इसे बेहतर बनाने के लिए, मॉडल से प्रॉम्प्ट का जवाब देने से पहले समस्या को पार्स करने के लिए कहा जा सकता है.

    प्रॉम्प्ट जवाब

    सबसे पहले, इमेज में दिए गए फ़ॉर्मूले को पार्स करो.

    इसके बाद, फ़ॉर्मूले के आधार पर जवाब दो कि "सीक्वेंस में चौथा पद क्या है?".

    नतीजे को बड़ा करने के लिए क्लिक करें

    $$ b(n) = b(n-1) * (-3) $$

    $$ b(1) = 15 $$

    1. फ़ॉर्मूले में n = 4 को बदलें:

      $$ b(4) = b(4-1) * (-3) $$

      $$ b(4) = b(3) * (-3) $$

    2. हमें b(3) की वैल्यू नहीं पता है. इसलिए, फ़ॉर्मूले में n = 3 को बदलें:

      $$ b(3) = b(3-1) * (-3) $$

      $$ b(3) = b(2) * (-3) $$

    3. हमें b(2) की वैल्यू नहीं पता है. इसलिए, फ़ॉर्मूले में n = 2 को बदलें:

      $$ b(2) = b(2-1) * (-3) $$

      $$ b(2) = b(1) * (-3) $$

    4. हमें पता है कि b(1) की वैल्यू 15 है. इसलिए, इसे फ़ॉर्मूले में इस तरह से बदलें:

      $$ b(2) = 15 * (-3) $$

      $$ b(2) = -45 $$

    5. अब हमें b(2) की वैल्यू पता है. इसलिए, इसे b(3) के फ़ॉर्मूले में बदलें:

      $$ b(3) = b(2) * (-3) $$

      $$ b(3) = -45 * (-3) $$

      $$ b(3) = 135 $$

    6. अब हमें b(3) की वैल्यू पता है. इसलिए, इसे b(4) के फ़ॉर्मूले में बदलें:

      $$ b(4) = b(3) * (-3) $$

      $$ b(4) = 135 * (-3) $$

      $$ b(4) = -405 $$

    इसलिए, क्रम में चौथा पद -405 है.

    इस मॉडल का जवाब सही है. अब जवाब को और भी बेहतर बनाने के लिए, मॉडल से चरण-दर-चरण सोचने के लिए कहा जा सकता है.

    अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब

    इस क्रम में चौथा पद क्या है? सिलसिलेवार तरीके से सोचें.

    पहला पद 15 है.

    दूसरा पद b(1) * (-3) = 15 * (-3) = -45 है.

    तीसरा पद b(2) * (-3) = -45 * (-3) = 135 है.

    चौथा पद b(3) * (-3) = 135 * (-3) = -405 है.

    आउटपुट का फ़ॉर्मैट तय करना

    एक सामान्य समस्या यह है कि मॉडल के आउटपुट को किसी खास फ़ॉर्मैट (जैसे, मार्कडाउन, JSON, एचटीएमएल) में होना चाहिए. ऐसा खास तौर पर तब होता है, जब मॉडल के आउटपुट को किसी डाउनस्ट्रीम टास्क में शामिल करना हो. मॉडल को प्रॉम्प्ट में ऐसा करने का निर्देश देकर, उस फ़ॉर्मैट में आउटपुट जनरेट करने की कोशिश की जा सकती है. यहां दो उदाहरण दिए गए हैं:

    प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब

    इस इमेज में मौजूद टेबल को मार्कडाउन फ़ॉर्मैट में पार्स करो

    ```none | विषय | स्थिति | समय | शुरू होने की तारीख | समयसीमा | | ------- | ------ | ---- | ---------- | ------ | | गणित | पूरा हो गया | 1.5 घंटे | 29/11/2023 | 1/12/2023 | | भूगोल | पूरा हो गया | 30 मिनट | 2/12/2023 | 4/12/2023 | | भौतिक विज्ञान | जारी है | 2 घंटे | 3/12/2023 | 5/12/2023 | | जीव विज्ञान | शुरू नहीं हुआ | 6 घंटे | 2/11/2016 | 6/12/2023 | ```
    प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब

    यहां दिए गए सभी एट्रिब्यूट की सूची दें:

    सामग्री, पकवान का टाइप, शाकाहारी है या नहीं, JSON फ़ॉर्मैट में

    ```json { "ingredients": [ "rice", "shrimp", "clams", "mussels", "peas", "tomatoes", "onions", "garlic", "olive oil", "paprika", "salt", "pepper" ], "type of cuisine": "Spanish", "vegetarian": false } ```

    एक इमेज वाले प्रॉम्प्ट के लिए, इमेज को सबसे पहले रखें

    Gemini, प्रॉम्प्ट में मौजूद इमेज और टेक्स्ट को किसी भी क्रम में समझ सकता है. हालांकि, टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पहले एक इमेज रखने पर, आपको बेहतर नतीजे मिल सकते हैं. यहाँ दिए गए उदाहरणों में, आपको दिखेगा कि हर प्रॉम्प्ट में टेक्स्ट से पहले इमेज दी गई है.

    टेक्स्ट, इमेज वग़ैरह को प्रोसेस करने वाले मॉडल की मदद से प्रॉम्प्ट बनाने से जुड़ी समस्या हल करना

    अगर आपको काम का जवाब नहीं मिल रहा है, तो हो सकता है कि आपको अपने प्रॉम्प्ट से जुड़ी समस्या हल करनी पड़े. यहां कुछ रणनीतियां दी गई हैं, जिन्हें आज़माया जा सकता है.

    अगर मॉडल, इमेज के काम के हिस्से से जानकारी नहीं ले रहा है

    ज़्यादा सटीक जवाब पाने के लिए, यह बताया जा सकता है कि आपको इमेज के किन पहलुओं के बारे में जानकारी चाहिए. इससे प्रॉम्प्ट को जवाब देने में मदद मिलेगी.

    प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब

    ये डायपर, बच्चे के लिए कितने दिनों तक चलेंगे?

    ये डायपर 198 दिनों तक चलेंगे.

    अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब

    ये डायपर कितने समय तक चलेंगे?

    बच्चे की उम्र का पता लगाने के लिए, बॉक्स पर दिया गया वज़न देखें. साथ ही, बॉक्स में मौजूद डायपर की कुल संख्या का इस्तेमाल करें.

    कुल संख्या को, बच्चे के हर दिन इस्तेमाल किए जाने वाले डायपर की संख्या से भाग दें.

    इस बॉक्स में 198 डायपर हैं. बॉक्स पर लिखा है कि ये डायपर, 22 से 37 पाउंड वज़न वाले बच्चे के लिए हैं.

    इस वज़न सीमा वाले बच्चे की उम्र एक से दो साल के बीच हो सकती है.

    आम तौर पर, दो साल का बच्चा हर दिन छह डायपर इस्तेमाल करता है. इसलिए, 198 डायपर करीब 33 दिन (198/6) तक चलेंगे.

    अगर मॉडल का आउटपुट बहुत सामान्य है और इमेज इनपुट के हिसाब से नहीं है

    मॉडल को इमेज के हिसाब से जवाब देने में मदद करने के लिए, उससे इमेज के बारे में बताने के लिए कहें. इसके बाद, उससे तर्क करने का टास्क पूरा करने के लिए कहें.

    प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब

    इन इमेज में क्या चीज़ें कॉमन हैं?

    ये चारों इमेज, लैंडस्केप फ़ोटोग्राफ़ी के उदाहरण हैं.

    अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब

    सबसे पहले, हर इमेज में मौजूद चीज़ों के बारे में पूरी जानकारी दो. इन इमेज में क्या चीज़ें कॉमन हैं?

    पहली इमेज में, एक व्यक्ति को सूटकेस पैक करते हुए दिखाया गया है. दूसरी इमेज में, शॉपिंग मॉल का खाली हॉलवे दिखाया गया है. तीसरी इमेज में टॉयलेट पेपर का रोल दिखाया गया है. चौथी इमेज में, तूफ़ानी समुद्र दिखाया गया है.

    इन सभी इमेज में एक बात समान है. ये सभी इमेज, लिमिनल स्पेस के उदाहरण हैं. लिमिनल स्पेस ऐसी जगहें या स्थितियां होती हैं जो दो अन्य जगहों या स्थितियों के बीच में होती हैं. इनमें अक्सर अनिश्चितता या अस्पष्टता होती है.

    पहली इमेज में, व्यक्ति को घर और यात्रा के बीच में दिखाया गया है. दूसरी इमेज में, दो दुकानों के बीच का हॉलवे दिखाया गया है. तीसरी इमेज में टॉयलेट पेपर दिखाया गया है, जो बाथरूम को दिखा सकता है. बाथरूम, निजी और सार्वजनिक जगहों के बीच की जगह होती है. यह ऐसी जगह होती है जहां हम खुद को बाहर की दुनिया में जाने या वहां से आने के लिए तैयार करते हैं.

    चौथी इमेज में, समुद्र को शांत और तूफ़ानी दिखाया गया है.

    लिमिनल स्पेस, रोमांचक और परेशान करने वाले, दोनों हो सकते हैं. ये नई शुरुआत या अंत की जगह हो सकती हैं. ये जगहें, सोचने-समझने या कुछ करने की जगह हो सकती हैं.

    मॉडल से साफ़ तौर पर यह भी कहा जा सकता है कि वह इमेज में मौजूद जानकारी का इस्तेमाल करे.

    अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब

    इन इमेज में क्या चीज़ें कॉमन हैं? अपने जवाब में, इमेज में मौजूद जानकारी का इस्तेमाल करें.

    सभी इमेज, यात्रा से जुड़ी हैं. पहली इमेज में एक व्यक्ति को सूटकेस पैक करते हुए दिखाया गया है. दूसरी इमेज में शॉपिंग मॉल का खाली हॉलवे दिखाया गया है. तीसरी इमेज में टॉयलेट पेपर का ढेर दिखाया गया है. चौथी इमेज में तूफ़ानी समुद्र दिखाया गया है.

    ये सभी इमेज यात्रा से जुड़ी हैं, क्योंकि ये सभी ऐसी चीज़ें हैं जिनकी लोगों को यात्रा के दौरान ज़रूरत होती है या जिनका वे इस्तेमाल करते हैं. पहली इमेज में एक व्यक्ति को सूटकेस पैक करते हुए दिखाया गया है. लोग ऐसा तब करते हैं, जब वे यात्रा पर जा रहे होते हैं. दूसरी इमेज में, शॉपिंग मॉल का खाली हॉलवे दिखाया गया है. यह ऐसी जगह है जहां लोग अक्सर यात्रा के लिए सामान खरीदने जाते हैं. तीसरी इमेज में टॉयलेट पेपर का ढेर दिखाया गया है. लोग अक्सर यात्रा के दौरान इसका इस्तेमाल करते हैं. चौथी इमेज में, तूफ़ानी समुद्र दिखाया गया है. यह ऐसी चीज़ है जो लोगों को अक्सर यात्रा के दौरान दिखती है.

    इमेज से क्रिएटिव आउटपुट पाने के लिए भी यही सुझाव काम करते हैं. खरगोश वाली इस इमेज के उदाहरण में, मॉडल से साफ़ तौर पर इमेज के पहलुओं को शामिल करने के लिए कहने से, आउटपुट को बेहतर बनाया जा सकता है.

    प्रॉम्प्ट मॉडल का जवाब

    क्या तुम इस इमेज के बारे में मेरे लिए एक कविता लिख सकते हो?

    छोटा खरगोश, कितना मुलायम और भूरा,
    खेत में कूद रहा है, ऊपर और नीचे.
    तुम्हारे कान कितने लंबे हैं, तुम्हारी पूंछ कितनी छोटी है,
    तुम सबसे प्यारे जानवर हो.

    तुम हरी-भरी और मीठी घास खाते हो,
    और मुझे देखते ही भाग जाते हो.
    लेकिन मैं हमेशा तुम्हारा दोस्त रहूंगा,
    छोटे खरगोश, आखिर तक.

    अपडेट किया गया प्रॉम्प्ट बेहतर जवाब

    क्या तुम इस इमेज की जानकारी के बारे में एक कविता लिख सकते हो, जिसमें इस जगह के बारे में जानकारी दी गई हो और जो काफ़ी दिलचस्प हो?

    हरा-भरा मैदान, छोटा खरगोश,
    कान इतने लंबे, इतने तेज़.
    तुम वहां क्या देख रहे हो,
    दूर, जहां तुम देख रहे हो?

    क्या यह समुद्र का नीला रंग है,
    जो सूरज की रोशनी में चमक रहा है?
    या यह लहरों का टकराना और गर्जना है,
    जो आपको बहुत पसंद है?

    छोटे खरगोश, सच बताओ,
    किस चीज़ ने तुम्हारा ध्यान खींचा है?
    क्या यह नमकीन हवा है,
    या सीगल की आवाज़ है जो तुम्हें पसंद है?

    शायद यह सब कुछ बहुत बड़ा है,
    एक दुनिया इतनी बड़ी और छोटी.
    एक ऐसी जगह जहां सपने घूम सकते हैं,
    और रोमांच बोया जा सकता है.

    छोटे खरगोश, मुझे लगता है कि तुम सपने देख रहे हो,
    तुम घास पर बैठे हो, बहुत शांत हो.
    क्या आपको गहरे पानी में गोता लगाना है,
    या ज़मीन पर ही रहना है, जहां आप कूद सकते हैं?

    चाहे कुछ भी हो, छोटे खरगोश,
    अपने अंदर की जिज्ञासा को हमेशा ज़िंदा रखो.
    तुम्हारे सपनों और आकांक्षाओं में,
    एक ऐसी दुनिया छिपी है जो तुम्हारी रचना का इंतज़ार कर रही है.

    यह पता लगाना कि प्रॉम्प्ट का कौन-सा हिस्सा काम नहीं कर रहा है

    यह पता लगाना मुश्किल हो सकता है कि कोई प्रॉम्प्ट इसलिए पूरा नहीं हुआ, क्योंकि मॉडल को इमेज समझ में नहीं आई या उसे इमेज समझ में तो आई, लेकिन उसने तर्क के सही चरण पूरे नहीं किए. इन दोनों वजहों के बीच अंतर करने के लिए, मॉडल से इमेज में मौजूद चीज़ों के बारे में बताने के लिए कहें.

    यहां दिए गए उदाहरण में, अगर मॉडल चाय के साथ खाने के लिए कोई ऐसी चीज़ सुझाता है जो हैरान करने वाली है (जैसे, पॉपकॉर्न), तो पहले यह पता लगाएं कि मॉडल ने इमेज में मौजूद चाय की पहचान सही तरीके से की है या नहीं.

    प्रॉम्प्ट समस्या हल करने के लिए सूचना

    मुझे एक मिनट में बनने वाला ऐसा स्नैक बताओ जो इसके साथ अच्छा लगे?

    इस इमेज के बारे में बताओ.

    एक और रणनीति यह है कि मॉडल से, जवाब देने की वजह पूछी जाए. इससे आपको यह पता लगाने में मदद मिल सकती है कि गहराई से विश्लेषण का कौन-सा हिस्सा सही नहीं था, अगर कोई था.

    प्रॉम्प्ट समस्या हल करने के लिए सूचना

    मुझे एक मिनट में बनने वाला ऐसा स्नैक बताओ जो इसके साथ अच्छा लगे?

    मुझे एक मिनट में बनने वाला ऐसा स्नैक बताओ जो इसके साथ अच्छा लगे? कृपया इसकी वजह बताएं.

    आगे क्या करना है

    • Google AI Studio का इस्तेमाल करके, मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट लिखने की कोशिश करें.
    • मीडिया फ़ाइलें अपलोड करने और उन्हें अपने प्रॉम्प्ट में शामिल करने के लिए, Gemini Files API का इस्तेमाल करने के बारे में जानने के लिए, Vision, Audio, और Document processing गाइड देखें.
    • प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करने के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, जैसे कि सैंपलिंग पैरामीटर को ट्यून करना, प्रॉम्प्ट से जुड़ी रणनीतियां पेज देखें.