Modele Gemini 2.5 Pro Experimental i Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental korzystają podczas generowania odpowiedzi z wewnętrznego „procesu myślenia”. Ten proces przyczynia się do poprawy ich zdolności do rozumowania i pozwala im rozwiązywać złożone zadania. Z tego przewodnika dowiesz się, jak korzystać z modeli Gemini z funkcjami myślenia.
Korzystanie z modeli myślenia
Modele z funkcjami myślenia są dostępne w Google AI Studio i przez interfejs Gemini API. Pamiętaj, że proces myślenia jest widoczny w Google AI Studio, ale nie jest udostępniany w ramach danych wyjściowych interfejsu API.
Wysyłanie podstawowego żądania
from google import genai
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-pro-exp-03-25", # or gemini-2.0-flash-thinking-exp
contents=prompt
)
print(response.text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example.";
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.5-pro-exp-03-25", // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
contents: prompt,
});
console.log(response.text);
}
main();
// import packages here
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer client.Close()
model := client.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp-03-25") // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(resp.Text())
}
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro-exp-03-25:generateContent?key=$YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain the concept of Occam\''s Razor and provide a simple, everyday example."
}
]
}
]
}'
```
Rozmowy wieloetapowe z myśleniem
Aby uwzględnić poprzednią historię czatu, możesz użyć rozmów wieloetapowych.
Dzięki pakietom SDK możesz utworzyć sesję czatu, aby zarządzać stanem rozmowy.
from google import genai
client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY')
chat = client.aio.chats.create(
model='gemini-2.5-pro-exp-03-25', # or gemini-2.0-flash-thinking-exp
)
response = await chat.send_message('What is your name?')
print(response.text)
response = await chat.send_message('What did you just say before this?')
print(response.text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const chat = ai.chats.create({
model: 'gemini-2.5-pro-exp-03-25' // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
});
const response = await chat.sendMessage({
message: 'What is your name?'
});
console.log(response.text);
response = await chat.sendMessage({
message: 'What did you just say before this?'
});
console.log(response.text);
}
main();
Korzystanie z narzędzi z modelami myślenia
Myślące modele mogą używać narzędzi do wykonywania innych działań niż generowanie tekstu. Umożliwia to interakcję z systemami zewnętrznymi, wykonywanie kodu lub dostęp do informacji w czasie rzeczywistym, a także uwzględnianie wyników w rozumowaniu i ostatecznej odpowiedzi.
Narzędzie wyszukiwania
Narzędzie wyszukiwania umożliwia modelowi wysyłanie zapytań do zewnętrznych wyszukiwarek w celu znalezienia aktualnych informacji lub informacji wykraczających poza dane treningowe. Jest to przydatne w przypadku pytań dotyczących ostatnich wydarzeń lub bardzo konkretnych tematów.
Aby skonfigurować narzędzie wyszukiwania, zapoznaj się z artykułem Konfigurowanie narzędzia wyszukiwania.
What were the major scientific breakthroughs announced last week? Based on recent search results, here are some highlights from the past week in science: ... |
Wykonywanie kodu
Narzędzie do wykonywania kodu umożliwia modelowi generowanie i uruchamianie kodu Pythona w celu wykonywania obliczeń, manipulowania danymi lub rozwiązywania problemów, które najlepiej rozwiązać za pomocą algorytmu. Model otrzymuje dane wyjściowe kodu i może ich użyć w swojej odpowiedzi.
Aby skonfigurować wykonywanie kodu, zapoznaj się z artykułem Włączanie wykonywania kodu przez model.
What is the sum of the first 50 prime numbers? Generate and run Python code for the calculation, and make sure you get all 50. Provide the final sum clearly. Okay, I can calculate that. I will generate Python code to find the first 50 prime numbers and sum them up. ```python def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num**0.5) + 1): if num % i == 0: return False return True primes = [] num = 2 while len(primes) < 50: if is_prime(num): primes.append(num) num += 1 total_sum = sum(primes) print(total_sum) ``` Running the code... Code Execution Result: Outcome: OK Output: 5117 Use code with caution. The sum of the first 50 prime numbers is 5117. |
Dane wyjściowe uporządkowane
Dzięki uporządkowanym wynikom możesz ograniczyć Gemini do odpowiadania w formacie JSON, który jest uporządkowanym formatem wyjściowym odpowiednim do przetwarzania automatycznego. Jest to szczególnie przydatne w przypadku integracji danych wyjściowych modelu w aplikacji.
Format możesz określić bezpośrednio w promptach lub podać schemat w ramach konfiguracji modelu.
Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions in JSON format. Use this JSON schema: Physicist = {'name': str, 'contribution': str, 'era': str} Return: list[Physicist] ```json [ { "name": "Albert Einstein", "contribution": "Theory of Relativity (Special and General)", "era": "Early 20th Century" }, { "name": "Isaac Newton", "contribution": "Laws of Motion and Universal Gravitation", "era": "Late 17th / Early 18th Century" }, { "name": "Marie Curie", "contribution": "Pioneering research on radioactivity", "era": "Late 19th / Early 20th Century" } ] ``` |
Techniki promptów w modelach myślenia
Aby w pełni wykorzystać możliwości modeli myślenia Gemini, musisz zadbać o skuteczne prompty. W tej sekcji przedstawiono kilka metod stosowania modeli myślenia.
Pierwsze kroki
Zacznij od ogólnych instrukcji opisujących pożądany rezultat. Zacznij od prostego promptu i obserwuj początkowe pomysły modelu na rozwiązanie problemu.
Describe the most unusual or striking architectural feature you've ever seen in a building or structure. <...> The most unusual architectural feature that has truly stayed with me is the "floating roof" of the Heydar Aliyev Center in Baku, Azerbaijan, designed by Zaha Hadid Architects. Visually, it's breathtaking. Imagine a vast, undulating landscape of pure white, seemingly draped over the building. It's not just a roof in the traditional sense; it's an extension of the ground, flowing seamlessly upwards and over the building's various spaces before curving back down to meet the earth again. There are no sharp angles, no rigid lines. Instead, everything is fluid, organic, and continuous. It resembles a giant, pristine white wave frozen in motion, or perhaps a sand dune sculpted by an unseen wind. <...> |
Podawanie szczegółowych instrukcji
Jeśli pierwsza próba nie przyniesie oczekiwanego rezultatu, doprecyzuj prompt, podając bardziej szczegółowe instrukcje, aby pomóc Gemini w rozwiązaniu problemu. Dzięki temu możesz kierować początkowym rozumieniem zadania przez model za pomocą wyraźnych sugestii i wskazówek.
Now imagine that architectural feature is not just for looks, but has a specific function or purpose related to the building's environment or the people who use it. Explain what that function could be and how it enhances the building's overall design and usability. <...> Let's imagine that the "floating roof" of the Heydar Aliyev Center is not purely aesthetic but serves a crucial environmental and user-centric function: it's designed as a sophisticated climate moderator and natural ventilation system for the Baku environment. Here's how this function would work and enhance the building: Function: Passive Climate Control and Natural Ventilation System Shading and Solar Heat Mitigation: The undulating curves of the white GFRC roof are strategically shaped and oriented to provide optimal shading throughout the day, year-round. Baku experiences intense sun, especially during the summer. The overhanging curves, acting like giant brise-soleils, would block direct sunlight from hitting the building's glass facade, significantly reducing solar heat gain. The varying heights and depths of the curves would create dynamic shade patterns, ensuring that different parts of the building are shaded at different times of the day, optimizing comfort and reducing the need for excessive air conditioning. The white color of the GFRC further enhances this by reflecting a large portion of the solar radiation. <...> |
Prompty wieloujęciowe z funkcją Thinking
Prompty wieloujęcikowe w połączeniu z modelem Flash Thinking mogą jeszcze bardziej poprawić zrozumienie Gemini i dokładność jego odpowiedzi. Podaj kilka przykładów par danych wejściowych i wyjściowych, które pokazują pożądane działanie i format wyjściowy w promptach.
Example 1: User: What is the tallest mountain in the world? Assistant: Mount Everest Example 2: User: What is the largest ocean? Assistant: Pacific Ocean User: What is the longest river in the world? Assistant: Amazon River |
Definiowanie zachowania i wyjścia
Podczas tworzenia aplikacji, w której użytkownicy będą wchodzić w interakcję bezpośrednio z modelem, warto podać wskazówki dotyczące formatowania i brzmienia odpowiedzi oraz danych wyjściowych Gemini.
Instrukcje systemowe
Instrukcje systemowe to zestaw instrukcji, które model przetwarza przed przetworzeniem promptów. Są one przywoływane za każdym razem, gdy model otrzyma prompt, i informują go, jak powinien się zachowywać i jak odpowiadać. Możesz na przykład podać rolę lub personę, informacje kontekstowe i instrukcje dotyczące formatowania.
System Instruction: You are a helpful and concise coding tutor. Always provide code examples and explain them briefly. User Prompt: Explain what is a closure in Javascript and give an example. function outerFunction(outerVar) { function innerFunction(innerVar) { console.log(outerVar); // Accessing outerVar from outerFunction's scope console.log(innerVar); } return innerFunction; } const closureExample = outerFunction('I am from outer'); closureExample('I am from inner'); Explanation: A closure is created when a function (innerFunction in this example) is defined inside another function (outerFunction) and the inner function remembers and has access to the variables from the outer function's scope, even after the outer function has finished executing. In the example: outerFunction is called with 'I am from outer' and returns innerFunction. closureExample now holds a reference to innerFunction. When closureExample('I am from inner') is called, innerFunction executes. Even though outerFunction has already finished, innerFunction can still access and use outerVar (which is 'I am from outer') because of the closure. In essence, the innerFunction "closes over" the variables of its outer function's scope, creating a closure. |
Weryfikacja i refleksja
W Instrukcjach systemowych lub bezpośrednio w promptach podaj konkretne kroki weryfikacji. Możesz na przykład poprosić Gemini o sprawdzenie źródeł, sprawdzenie rozumowania, wykrycie potencjalnych błędów i sprawdzenie ostatecznej odpowiedzi.
Verify the following statement and provide your sources: The capital of Brazil is Rio de Janeiro. The statement "The capital of Brazil is Rio de Janeiro" is incorrect. The current capital of Brazil is Brasília. Rio de Janeiro was the capital of Brazil for a significant period, from 1763 to 1960. However, the capital was moved to Brasília in 1960 as part of a plan to develop the country's interior and create a more centrally located capital. Verification and Sources: You can easily verify this information from numerous reliable sources: Encyclopedias: Britannica: Searching for "Brazil" on Britannica will clearly state Brasília as the capital. https://www.britannica.com/place/Brazil (Look for the "Capital" information in the introductory summary or "Geography" section) Wikipedia: The Wikipedia article for "Brazil" also states Brasília as the capital. https://en.wikipedia.org/wiki/Brazil (Look in the infobox or introductory section) Government and Official Sources: CIA World Factbook: This is a highly reliable source for country information. Searching for "Brazil" will list Brasília as the capital. https://www.cia.gov/the-world-factbook/countries/brazil/ (Look under "Government" > "Capital") Official Website of the Brazilian Government (if accessible and in English): While navigating official government websites can sometimes be complex, they would definitively list Brasília as the capital. Geographic Resources: National Geographic: Their website and publications will confirm Brasília as the capital of Brazil. Atlases and Geography Textbooks: Any modern atlas or geography textbook will list Brasília as the capital. Why the confusion? The confusion might arise because: Rio de Janeiro is a very famous Brazilian city: It's a major tourist destination, known for its beaches, Carnival, and iconic landmarks like Christ the Redeemer. Its past status as capital adds to its historical significance and public recognition. Historical context: Rio de Janeiro was the capital for a long time. People who learned about Brazil in the past might remember it as the capital. In conclusion, the statement is false. The capital of Brazil is Brasília, not Rio de Janeiro. Rio de Janeiro was the former capital but is no longer the current capital. You can confidently use the sources listed above to verify this information. |
Debugowanie i sterowanie
Google AI Studio zapewnia programistom dostęp do myśli modelu w interfejsie. Jest to przydatne, gdy jako deweloper sprawdzasz swój prompt podczas debugowania:
Analiza procesu myślowego
Uważnie zapoznaj się z procesem myślenia Gemini, aby zidentyfikować obszary, w których może ono się mylić. Analiza ta może dostarczyć cennych wskazówek dotyczących ulepszania promptów i uzyskiwania oczekiwanych odpowiedzi w aplikacji.
Przykładowy scenariusz: jeśli proces myślenia Gemini pokazuje, że nie zrozumiał on jakiegoś kroku w skomplikowanych instrukcjach, możesz dostosować prompt, aby wyjaśnić ten krok.
Step 1: Summarize the following article about quantum physics. Step 2: Translate the summary into Spanish. Step 3: Extract the key entities from the Spanish summary. Article: ... [Article Text] ... The user wants me to process an article about Google's new quantum chip called Willow in three steps: Step 1: Summarize the article. Step 2: Translate the summary into Spanish. Step 3: Extract the key entities from the Spanish summary. Let's break down each step. Step 1: Summarize the article. I need to read the article and identify the main points. The article is about Google's new quantum chip, Willow, and its achievements. The key achievements are: Exponential error reduction as qubits scale up. Outperforming supercomputers in a benchmark computation (RCS). Willow is a step towards commercially relevant quantum computing. It's the first system below threshold for quantum error correction. It achieved a benchmark computation in under 5 minutes that would take a supercomputer 10 septillion years. It was fabricated in a new facility. It has state-of-the-art performance and high quality qubits. Google is looking towards real-world applications with Willow. Quantum computing will benefit AI. I will synthesize these points into a concise summary. Step 2: Translate the summary into Spanish. Once I have the summary in English, I will translate it into Spanish. I need to ensure the translation is accurate and natural-sounding in Spanish. Step 3: Extract the key entities from the Spanish summary. After translating the summary, I will identify and extract the key entities. Key entities are typically nouns or noun phrases that represent important objects, concepts, or actors. In this context, they will likely include: Names of chips (Willow, Sycamore) Companies/Organizations (Google Quantum AI, Google Research) Technologies (quantum chip, quantum computer, qubits, quantum error correction, superconducting quantum system, classical computers, supercomputers, AI) Benchmarks (random circuit sampling, RCS) People (Julian Kelly, Peter Shor, David Deutsch, Sergio Boixo, Hartmut Neven, John Preskill) Concepts (exponential error reduction, below threshold, beyond breakeven, state-of-the-art performance, commercially relevant applications, quantum mechanics, multiverse, T1 times, system benchmarks, algorithmic benchmarks) I will need to carefully review the Spanish summary to identify these entities and list them out. |
Provide Corrective Feedback
If you observe errors or inconsistencies in Gemini's reasoning, provide corrective feedback in your prompt and/or System Instructions to anticipate where the model's response may deviate from your desired outcome.
You are an expert in botany. When asked to identify a plant, focus on leaf shape, flower structure, and stem characteristics. Identify this plant based on these characteristics: ... [Plant Characteristics Description] ... Previous incorrect response focused on habitat only. Please disregard habitat and focus on morphology. Previous incorrect response focused on habitat only. Please disregard habitat and focus on morphology. Tabebuia vellosoi |
Jak najlepiej wykorzystać długie teksty i długie formy myślenia
Myślenie generuje „myśli” jako część tokenu wyjściowego, który pokazuje szczegółowe rozumowanie Gemini. Aby w pełni wykorzystać te dane wyjściowe:
Sprawdzanie uzasadnienia
Zwróć szczególną uwagę na proces rozumowania Gemini (dostępny w interfejsie Google AI Studio), sposób podziału zadania i wybrane przez niego wyjścia. Dzięki temu możesz dowiedzieć się, jak doszedł on do swoich wniosków.
Podawanie wskazówek w uzasadnieniu
Jeśli chcesz, aby dane wyjściowe były szczególnie długie, możesz podać w promptach więcej wskazówek, aby ograniczyć ilość myślenia potrzebnego do wykonania zadania. Dzięki temu możesz zarezerwować więcej tokenów na potrzeby odpowiedzi.
Przykład: aby uzyskać szczegółowy raport, możesz w promptach określić sekcje i podsekcje, aby pokierować myśleniem Gemini i skutecznie ustrukturyzować dane wyjściowe.
Generate a detailed report on the impact of climate change on coastal ecosystems. Report Structure: Introduction Rising Sea Levels 2.1. Impact on Mangroves 2.2. Impact on Coral Reefs Ocean Acidification 3.1. Impact on Shellfish 3.2. Impact on Plankton Extreme Weather Events 4.1. Increased Storm Intensity 4.2. Coastal Erosion Conclusion Provide detailed analysis within each section. <...> Climate Change Impact on Coastal Ecosystems: A Detailed Report 1. Introduction Coastal ecosystems, the dynamic interface between land and sea, are among the most productive and biodiverse environments on Earth. They provide crucial ecosystem services, including coastal protection, fisheries, carbon sequestration, and support for a vast array of species. However, these vital ecosystems are increasingly threatened by the multifaceted impacts of climate change. Driven by anthropogenic greenhouse gas emissions, climate change is manifesting in several interconnected ways that are profoundly altering the physical and chemical conditions of coastal environments. This report will delve into the key impacts of climate change on coastal ecosystems, focusing on rising sea levels, ocean acidification, and extreme weather events, and their specific consequences for critical habitats like mangroves and coral reefs, and key organisms like shellfish and plankton. Understanding these impacts is crucial for developing effective conservation and management strategies to mitigate the damage and enhance the resilience of these invaluable ecosystems. 2. Rising Sea Levels Rising sea levels are a direct and significant consequence of global warming, driven by thermal expansion of seawater and the melting of land ice (glaciers and ice sheets). This phenomenon poses a direct threat to low-lying coastal ecosystems by inundating habitats, altering salinity regimes, and increasing erosion rates. The rate of sea level rise is accelerating, and projections for the 21st century indicate a continued upward trend, with potentially devastating consequences for coastal environments. 2.1. Impact on Mangroves Mangrove forests are unique coastal ecosystems found in tropical and subtropical intertidal zones. They provide numerous benefits, including coastal protection against storms, nursery grounds for fish and invertebrates, and significant carbon sequestration... <...> |
Co dalej?
- Wypróbuj Gemini 2.5 Pro Experimental w Google AI Studio.
- Więcej informacji o modelach Gemini 2.5 Pro Experimental i Gemini 2.0 Thinking znajdziesz na stronie modelu.
- Więcej przykładów znajdziesz w Książce kucharskiej „Myślenie”.