Guide de démarrage rapide de Google AI Studio

Google AI Studio est un IDE intégré au navigateur qui permet de réaliser des prototypes à l'aide de modèles génératifs. Google AI Studio permet d'essayer des modèles et de tester différentes requêtes. Lorsque vous êtes satisfait de ce que vous avez créé, vous pouvez l'exporter vers le code dans le langage de programmation de votre choix et l'utiliser avec l'API Gemini.

Requêtes et réglage du modèle

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

  • Invites de chat:utilisez des invites de chat pour créer des expériences de conversation. Cette technique d'invite permet plusieurs tours d'entrée et de réponse pour générer une sortie. Pour en savoir plus, consultez l'exemple d'invite 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 mieux contrôler la structure de sortie du modèle. Pour en savoir plus, consultez l'exemple de requête structurée ci-dessous.

Google AI Studio vous permet également de modifier le comportement d'un modèle à l'aide d'une technique appelée réglage:

  • Modèle réglé:utilisez cette technique avancée pour améliorer les réponses d'un modèle à une tâche spécifique en fournissant plus d'exemples. En savoir plus

Exemple d'invite de chat: créer une application de chat personnalisée

Si vous avez utilisé un chatbot à usage général comme Gemini, vous avez pu constater par vous-même à quel point les modèles d'IA générative peuvent être puissants pour les dialogues ouverts. Bien que ces chatbots à usage général soient utiles, ils doivent souvent être adaptés à des cas d'utilisation particuliers. Par exemple, vous souhaitez peut-être créer un chatbot de service client qui ne prend en charge que les conversations qui parlent du produit d'une entreprise. Vous voudrez peut-être créer un chatbot qui parle avec un ton ou un style particulier: un bot qui fait des blagues, des rimes comme un poète ou qui utilise beaucoup d'emoji dans ses réponses.

Cet exemple montre comment utiliser Google AI Studio pour créer un chatbot convivial qui communique comme s'il s'agissait d'un extraterrestre vivant sur 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 afin de guider le modèle et de fournir les réponses souhaitées.

Pour créer une requête de chat:

  1. Ouvrez Google AI Studio.

  2. Dans le menu Créer une requête, cliquez sur Requête de chat.

  3. Cliquez sur la flèche de développement pour développer la section System Instructions (Instructions système). Collez ce qui suit 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, procédez comme suit:

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

    Utilisateur:

    What's the weather like?

  2. Cliquez sur le bouton 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 : Apprenez à votre bot à mieux discuter

En fournissant une seule instruction, vous avez pu créer un chatbot de base Europa extraterrestre. Cependant, une seule instruction ne suffit généralement pas pour garantir la cohérence et la qualité des réponses du modèle. Sans instructions plus spécifiques, la réponse du modèle à une question sur la météo a tendance à être très longue et semble provenir d'un manuel plutôt que d'un extraterrestre sympathique.

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

  1. Lancez une nouvelle requête de chat. Une fois la session de chat démarrée, les instructions système ne peuvent plus être modifiées.

  2. Dans la section System Instructions (Instructions système), modifiez les instructions dont vous disposez déjà comme suit:

    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 bouton Exécuter ou appuyez sur Entrée. Votre réponse devrait maintenant ressembler à 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 radicalement changé le ton de votre chatbot. En règle générale, la qualité des réponses de votre chatbot augmente lorsque vous lui donnez des instructions spécifiques et définies à suivre.

Vous pouvez utiliser cette approche pour ajouter de la profondeur au chatbot. Posez plus de questions, modifiez les réponses et améliorez la qualité de votre chatbot. Continuez à ajouter ou à modifier les instructions, et testez les modifications qu'elles apportent au comportement de votre chatbot.

Étape 3 : Étapes suivantes

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

Exemple de requête structurée: créer un générateur de copie de produit

Les requêtes structurées de Google AI Studio vous permettent de combiner des instructions et des exemples pour montrer au modèle le type de sortie souhaité, au lieu de simplement indiquer au modèle ce qu'il doit faire. Ce type de requête, appelé requête few-shot, est utile lorsque vous souhaitez que le modèle respecte un format de sortie cohérent (par exemple, un fichier JSON structuré) ou qu'il est difficile de décrire avec des mots ce que vous voulez faire dans un style particulier. Dans cette section, vous allez apprendre à créer des requêtes structurées dans Google AI Studio.

Étape 1 : Créez une requête structurée

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

Pour créer une requête structurée, procédez comme suit:

  1. Ouvrez Google AI Studio.

  2. Dans le menu Créer une requête, cliquez sur Requête structurée.

  3. Dans la zone de saisie de texte 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.

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

  5. Remplacez le texte de l'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 de descriptions de produits, vous pouvez l'aider à reproduire un style similaire lors de la génération de ses propres résultats. Vous pouvez saisir des exemples manuellement ou les importer à partir d'un fichier à l'aide du menu "Importer des données".

Pour saisir manuellement des exemples:

  1. Dans le tableau des exemples les plus performants, sélectionnez le champ situé sous l'en-tête Produit, puis saisissez une description du produit.

  2. Sélectionnez le champ sous l'en-tête Product copy: (Texte du produit) et saisissez le contenu marketing de ce produit.

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

Produit : Texte pour le produit:
Baskets à l'ancienne C'est parti ! Ces tenues de sport apportent un look emblématique et une palette de couleurs unique, tout en vous soutenant avec style et fonction comme aucune autre chaussure de sport auparavant.
Sweat à capuche super souple Restez confortable et élégant avec notre nouveau sweat à capuche unisexe ! Composé à 100% de coton, ce sweat à capuche est doux et confortable à porter toute la journée. Son intérieur semi-brossé vous tiendra chaud même les jours les plus froids.

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

  1. En haut à droite du tableau d'exemples, cliquez sur Actions > Importer des 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 des exemples d'importation, choisissez les colonnes à importer et celles à exclure. La boîte de dialogue vous permet également de spécifier les colonnes de données à importer dans quelle colonne de table de votre requête structurée.

Étape 3 : Testez votre invite

Une fois que vous disposez des exemples qui montrent ce que vous voulez au modèle, testez votre requête avec une nouvelle entrée dans le tableau Test your prompt (Tester votre invite) en bas de l'écran.

Par exemple, vous pouvez saisir Vintage baseball cap dans la colonne d'entrée, cliquer sur le bouton Exécuter ou appuyer sur Entrée pour voir ce que le modèle génère.

Examiner comment les exemples sont envoyés au modèle

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

Étape 4 : Étapes suivantes

Une fois que vous êtes satisfait de l'invite, vous pouvez enregistrer votre projet dans Google Drive en cliquant sur le bouton Save (Enregistrer) ou l'exporter sous forme de code en cliquant sur le bouton Get code (Obtenir le code).

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

Complément d'informations