Gemini डिफ़ॉल्ट रूप से अनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट जनरेट करता है. हालांकि, कुछ ऐप्लिकेशन के लिए स्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट की ज़रूरत होती है. इन इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, Gemini को जवाब देने के लिए JSON का इस्तेमाल करने के लिए सीमित किया जा सकता है. यह स्ट्रक्चर्ड डेटा फ़ॉर्मैट, ऑटोमेटेड प्रोसेसिंग के लिए सही है. एनम में दिए गए किसी एक विकल्प के साथ जवाब देने के लिए, मॉडल को सीमित भी किया जा सकता है.
यहां कुछ ऐसे इस्तेमाल के उदाहरण दिए गए हैं जिनमें मॉडल से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट की ज़रूरत पड़ सकती है:
- अखबार के लेखों से कंपनी की जानकारी इकट्ठा करके, कंपनियों का डेटाबेस बनाएं.
- रीज़्यूमे से स्टैंडर्ड जानकारी निकालना.
- रेसिपी से सामग्री निकालें और हर सामग्री के लिए, किराने की वेबसाइट का लिंक दिखाएं.
अपने प्रॉम्प्ट में, Gemini से JSON फ़ॉर्मैट में आउटपुट देने के लिए कहा जा सकता है. हालांकि, ध्यान रखें कि इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि मॉडल सिर्फ़ JSON फ़ॉर्मैट में आउटपुट देगा.
ज़्यादा सटीक जवाब पाने के लिए, responseSchema फ़ील्ड में कोई खास JSON स्कीमा पास किया जा सकता है, ताकि Gemini हमेशा उम्मीद के मुताबिक स्ट्रक्चर में जवाब दे.
इस गाइड में, अपनी पसंद के SDK टूल के ज़रिए generateContent तरीके का इस्तेमाल करके या सीधे REST API का इस्तेमाल करके, JSON जनरेट करने का तरीका बताया गया है. उदाहरणों में सिर्फ़ टेक्स्ट वाला इनपुट दिखाया गया है. हालांकि, Gemini मल्टीमोडल अनुरोधों के लिए JSON रिस्पॉन्स भी जनरेट कर सकता है. इनमें इमेज, वीडियो, और ऑडियो शामिल हैं.