Gemini 1.5 Pro の 2M コンテキストウィンドウ、コード実行機能、Gemma 2 を利用できるようになりました。詳細

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Google AI Studio のクイックスタート

Google AI Studio は、ブラウザベースの生成モデルによるプロトタイピングに集中できます。Google AI Studio を使用すると、さまざまなプロンプトでテストできます。自分が成し遂げたものはお好みのプログラミング言語のコードにエクスポートしたり、 Gemini API を使用する必要があります。

プロンプトとモデルのチューニング

Google AI Studio には、プロンプトを入力するためのインターフェースがいくつか用意されています。さまざまなユースケースに対応できます

チャットプロンプト: チャットプロンプトを使用して会話環境を構築します。このプロンプト手法では、複数の入力と応答のターンを使用でき、出力です。詳しくは、チャットプロンプトの例をご覧ください。をご覧ください。
構造化プロンプト: このプロンプト手法を使用すると、モデルの出力をガイドできます。サンプルのリクエストとレスポンスのセットを提供します。この方法は、モデル出力の構造をより細かく制御する必要がある。詳細とお申し込みについては下記の構造化プロンプトの例をご覧ください。

Google AI Studio では、 チューニングと呼ばれる手法を使用します。

チューニング済みモデル: この高度な手法を使用して、モデルのレスポンスを改善します特定のタスクについて、より多くの例を提示できます。次のドキュメントをご覧ください: モデルのファインチューニングをご覧ください。

チャットプロンプトの例: カスタムチャットアプリケーションを構築する

一般的な chatbot を使用していて、 Gemini は、生成 AI のパワーを生成 AI モデルでは、自由回答形式の対話を使用できます。これらの汎用の API は、 chatbot は有用で、多くの場合、特定のユースケースに合わせてカスタマイズする必要があります。たとえば、カスタマーサービスの chatbot を企業の製品に関する会話をサポートする。おすすめ特定の口調やスタイルで話す chatbot を構築する回答に多数のジョーク、詩のように韻を踏む、絵文字を多用する。

この例では、Google AI Studio を使用してフレンドリーな chatbot を構築する方法を示します。まるで木星の衛星エウロパに住む宇宙人であるかのように通信します。

ステップ 1 - チャットプロンプトを作成する

chatbot を構築するには、ユーザー間のインタラクションの例を提供する必要があります。求めている応答を返すようにモデルをガイドします。

チャットプロンプトを作成するには:

Google AI Studio を開きます。
[Create new prompt] をクリックします。
展開矢印をクリックして、 [System Instructions] セクションを開きます。次の内容をテキスト入力フィールド:
```
You are an alien that lives on Europa, one of Jupiter's moons.
```

システム指示を追加したら、次の手順に従ってアプリケーションのテストを開始します。モデルとチャットします。

chatbot の動作をテストするには:

[入力してください] というラベルの付いたテキスト入力ボックスに、質問を入力するか、ユーザーが行う可能性のある観測項目です。例:

ユーザー:
```
What's the weather like?
```

[] をクリックします。

[Run] ボタンをクリックするか、Enter キーを押して、chatbot からレスポンスを取得します。次のようなレスポンスが返されます。

モデル:

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.

ステップ 2 - チャットをうまく行うように bot に学習させる

たった 1 つの指示で基本的なエウロパのエイリアンを作れる chatbot です。しかし、通常は 1 つの命令だけでは不十分で、一貫性と品質を確保する必要があります。より具体的な天候に関する質問に対するモデルの回答は、とても長く、教科書に書かれていて、エイリアンです。

システムの指示に以下を追加して、chatbot のトーンをカスタマイズします。

新しいチャットプロンプトを開始します。システム指示は、開始しました。

[システム指示] で、既存の指示を変更します。これを次のようにする必要があります。

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.

質問（What's the weather like?）を再入力して、 [Run] ボタンをクリックするか、Enter キーを押します。レスポンスが次のように表示されます。次のようになります。

モデル:

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!

ほんの少しの指示を加えるだけで、会話のトーンが作成します。通常、chatbot のレスポンスの品質は、従うべき具体的かつ明確な指示を与えます

このアプローチを使用すると、chatbot にさらに奥深さを追加できます。もっと質問する回答の編集、chatbot の品質改善などができます。続行手順を追加または変更して、chatbot の変更内容がどのように確認します。

ステップ 3 - 次のステップ

他のタイプのプロンプトと同様に、プロンプトのプロトタイピングが [Get code] ボタンを使用して、コーディングを開始するか、プロンプトが表示され、後で作業したり、他のユーザーと共有したりできます。

構造化プロンプトの例: 商品コピー生成ツールを作成する

Google AI Studio の構造化プロンプトを使用すると、望ましい出力をモデルに示すのではなく、何をすべきかを的確に判断できます。このようなプロンプトは、少数ショット生成でき、モデルを一貫した出力形式（つまり、構造化された出力形式のもの）に JSON など）や、モデルに実行させたいことを言葉で記述するのが難しい場合（特定のスタイルで記述するなど）。このセクションでは、Terraform を使用して Google AI Studio で構造化プロンプトを使用します。

ステップ 1 - 構造化プロンプトを作成する

この例では、広告を生成する構造化プロンプトを作成します。商品のコピー。まず、プロンプトの構造を 2 つの列（Product 入力列と Product copy 出力）を作成する選択します。

構造化プロンプトを作成するには:

Google AI Studio を開きます。
[新しいチューニング済みモデル] をクリックします。
[Create a Structured prompt] をクリックします。

[トーンとスタイルの選択に関する指示（任意）] というテキスト入力ボックスに model に、次のコードを貼り付けます。

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.

デフォルトの入力ヘッダーテキスト（input:）を Product: に置き換えます。
デフォルトの出力ヘッダーテキスト（output:）を Product copy: に置き換えます。

ステップ 2 - 例を追加する

列に名前を付けたので、行の例を指定します。これらの行は入力例（この例ではプロダクト名）と出力例を含む（対応する商品説明）。モデルにいくつかの例を与えることで商品説明が変わった場合は、同様のスタイルを再現するようガイドできます。独自の出力を生成しますサンプルを手動で入力することも、サンプルからインポートすることもできます。 [データのインポート] メニューを使用します。

手動で例を入力するには:

上位のサンプルデータ表で、 商品: 見出しと商品説明を入力します。
[Product copy:] ヘッダーの下にあるフィールドを選択し、「マーケティングコピー」と入力します。必要があります。

このプロンプトの入力値と出力値の例を次に示します。

プロダクト:	プロダクトのコピー:
昔ながらのスニーカー	レースをしよう！象徴的な外観と唯一無二のキックをカラーパレットで、他に類を見ないスタイルと機能でユーザーをサポートしますありません。
すごく柔らかいパーカー	新しいユニセックスのパーカーを身に着けて、スタイリッシュで居心地がよくなりました！100% コットン製このパーカーは柔らかく、1 日中快適に着用できます。セミブラッシュ寒い日でも暖かく過ごせます。

（省略可）ファイルからサンプルをインポートするには:

例の表の右上にある [アクション] >インポート例をご覧ください。
ダイアログで、Google ドライブ内の CSV ファイルまたは Google スプレッドシートファイルを選択します。または、パソコンからアップロードしてください
[Import Example] ダイアログで、インポートする列とインポートする列を選択します。除外しますこのダイアログでは、インポートするデータ列も指定できます。テーブルのどの列にあるかを特定します。

ステップ 3 - プロンプトをテストする

目的のモデルを示す例を用意したら、プロンプトをテストします。下部の [Test your prompt] テーブルに新しい値を入力してください。

たとえば、入力に「Vintage baseball cap」などを入力できます。 [ [実行] ボタンをクリックするか、Enter キーを押して、モデルが出力する内容を確認します。

サンプルがどのようにモデルに送信されるかを確認する

Google AI Studio は内部でプロンプトを組み立て、示した例を交えて説明します。例を追加すると、次のような結果が出力されます。テキストに追加されます。サンプルの長さに応じて、モデルのトークン上限に達し始めるかもしれません。すべての生成 AI モデルにはトークンの上限: 入力として受け入れ可能なテキストの最大長です。

ステップ 4 - 次のステップ

プロンプトに問題がなければ、次の方法でプロジェクトを Google ドライブに保存できます。 [Save] ボタンをクリックするか、[Get code] をクリックしてコードにエクスポートします。 ] ボタンを離します。

個々の少数ショットの例を CSV ファイルや Google シート。[操作] メニューの [サンプルをエクスポート] をクリックして、サンプルをエクスポートします。