ロールの割り当ては、次の Gemini モデルのシステム指示に組み込まれています。これらのモデルを使用している場合は、代わりにシステム指示を使用してください。
gemini-1.5-flash-002
gemini-1.5-pro-002
gemini-1.0-pro-002
特定のロール(ペルソナ)を引き受けるようにモデルを準備します。ロールの追加は必ずしも必要ではありませんが、追加することでレスポンスの生成時に一定水準の専門知識を適用できます。これにより、パフォーマンスの向上が望め、コミュニケーション スタイルを調整できます。モデルで高度な技術的タスクを実行する場合や、特定のコミュニケーション スタイルを適用する場合に、この手法が特に効果的です。
入力プロンプト | レスポンス | 備考 | |
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悪い例 | 最も信頼性に優れた GCP ロードバランサは何ですか? | Google Cloud ネットワーク ロードバランサ | デフォルトでは、簡潔な回答が提供される場合があります。 |
良い例 | あなたは、クラウド ネットワーキングを専門とし、お客様からの質問に丁寧に対応する Google Cloud テクニカル サポート エンジニアです。 最も信頼性に優れた Google Cloud ロードバランサは何ですか? |
クラウド ネットワーキングを専門とする Google Cloud テクニカル サポート エンジニアとしてお答えします。Google Cloud で最も信頼性に優れたロードバランサは、ネットワーク ロード バランシング(NLB)です。 ネットワーク ロード バランシングは、きわめて大規模な環境でも、一貫して低レインテンシと高スループットを提供します。NLB には高可用性という特長もあり、複数のプロトコルのサポート、リージョン構成、きめ細かいトラフィック管理などの高度な機能を備えています。
ネットワーク ロード バランシングを使用する主な利点は次のとおりです。
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ペルソナを使用すると、想定されるスタイルやトーンにあったレスポンスを得ることができます。 |
次のステップ
- プロンプトの他の例については、プロンプト ギャラリーをご覧ください。