Usar instrucciones del sistema

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Define variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Why is the sky blue?",
    config=GenerateContentConfig(
        system_instruction=[
            "You're a language translator.",
            "Your mission is to translate text in English to French.",
        ]
    ),
)
print(response.text)
# Example response:
# Pourquoi le ciel est-il bleu ?

Go

Consulta cómo instalar o actualizar Go.

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Define variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithSystem shows how to generate text using a text prompt and system instruction.
func generateWithSystem(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	contents := genai.Text("Why is the sky blue?")
	config := &genai.GenerateContentConfig{
		SystemInstruction: &genai.Content{
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "You're a language translator. Your mission is to translate text in English to French."},
			},
		},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// Pourquoi le ciel est-il bleu ?

	return nil
}

Node.js

Instalar

npm install @google/genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Define variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const ai = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const prompt = `
  User input: I like bagels.
  Answer:
  `;

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      systemInstruction: [
        'You are a language translator.',
        'Your mission is to translate text in English to French.',
      ],
    },
  });

  console.log(response.text);

  return response.text;
}

Java

Consulta cómo instalar o actualizar Java.

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Define variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;

public class TextGenerationWithSystemInstruction {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with text and system instruction input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      GenerateContentConfig config =
          GenerateContentConfig.builder()
              .systemInstruction(
                  Content.fromParts(
                      Part.fromText("You're a language translator."),
                      Part.fromText("Your mission is to translate text in English to French.")))
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "Why is the sky blue?", config);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Pourquoi le ciel est-il bleu ?
      return response.text();
    }
  }
}

REST

Después de configurar tu entorno, puedes usar REST para probar una petición de texto. En el siguiente ejemplo se envía una solicitud al endpoint del modelo del editor.

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• GENERATE_RESPONSE_METHOD: el tipo de respuesta que quieres que genere el modelo. Elige un método que genere la forma en que quieres que se devuelva la respuesta del modelo:
  • streamGenerateContent: la respuesta se transmite en tiempo real a medida que se genera para reducir la percepción de latencia de los usuarios.
  • generateContent: La respuesta se devuelve una vez que se ha generado por completo.
• LOCATION: la región en la que se procesará la solicitud. Entre las opciones disponibles se incluyen las siguientes:

  Haz clic para ver una lista parcial de las regiones disponibles

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID: tu ID de proyecto.
• MODEL_ID: ID del modelo multimodal que quieras usar.
• ROLE: el rol en una conversación asociado al contenido. Es obligatorio especificar un rol incluso en los casos prácticos de una sola interacción. Entre los valores aceptados se incluyen los siguientes:
  • USER: especifica el contenido que has enviado.
  • MODEL: especifica la respuesta del modelo.
• TEXT

  Las instrucciones de texto que se deben incluir en la petición. Por ejemplo, User input: I like bagels.
• SAFETY_CATEGORY: la categoría de seguridad para la que se va a configurar un umbral. Entre los valores aceptados se incluyen los siguientes:

  Haz clic para desplegar las categorías de seguridad.

  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
• THRESHOLD: Umbral para bloquear las respuestas que podrían pertenecer a la categoría de seguridad especificada en función de la probabilidad. Entre los valores aceptados se incluyen los siguientes:

  Haz clic para desplegar los umbrales de bloqueo

  • BLOCK_NONE
  • BLOCK_ONLY_HIGH
  • BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE (predeterminado)
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  BLOCK_LOW_AND_ABOVE bloquea la mayoría de las cookies, mientras que BLOCK_ONLY_HIGH bloquea la menor cantidad.
• SYSTEM_INSTRUCTION

  (Opcional) No disponible en todos los modelos. Instrucciones para que el modelo mejore su rendimiento. JSON no admite saltos de línea. Sustituye todos los saltos de línea de este campo por \n. Por ejemplo, You are a helpful language translator.\nYour mission is to translate text in English to French.
• TEMPERATURE: La temperatura se usa para el muestreo durante la generación de respuestas, que se produce cuando se aplican topP y topK. La temperatura controla el grado de aleatoriedad en la selección de tokens. Las temperaturas más bajas son adecuadas para las peticiones que requieren una respuesta menos abierta o creativa, mientras que las temperaturas más altas pueden dar lugar a resultados más diversos o creativos. Una temperatura de 0 significa que siempre se seleccionan los tokens con la probabilidad más alta. En este caso, las respuestas a una petición determinada son mayormente deterministas, pero sigue siendo posible que haya una pequeña variación.

  Si el modelo devuelve una respuesta demasiado genérica o demasiado corta, o bien una respuesta alternativa, prueba a aumentar la temperatura.

• TOP_P: Top-P cambia la forma en que el modelo selecciona los tokens de salida. Los tokens se seleccionan de más probable a menos probable hasta que la suma de sus probabilidades sea igual al valor de top-P. Por ejemplo, si los tokens A, B y C tienen una probabilidad de 0,3, 0,2 y 0,1, y el valor de top_p es 0.5, el modelo seleccionará A o B como el siguiente token usando la temperatura y excluirá C como candidato.

  Especifica un valor más bajo para obtener respuestas menos aleatorias y un valor más alto para obtener respuestas más aleatorias.

• TOP_K: Top-K cambia la forma en que el modelo selecciona los tokens de salida. Un valor de K superior de 1 significa que el siguiente token seleccionado es el más probable de todos los tokens del vocabulario del modelo (también llamado decodificación voraz), mientras que un valor de K superior de 3 significa que el siguiente token se selecciona de entre los tres tokens más probables mediante la temperatura.

  En cada paso de selección de tokens, se muestrean los K tokens principales con las probabilidades más altas. Después, los tokens se filtran en función de la probabilidad P máxima y el token final se selecciona mediante un muestreo de temperatura.

  Especifica un valor más bajo para obtener respuestas menos aleatorias y un valor más alto para obtener respuestas más aleatorias.

• MAX_OUTPUT_TOKENS: Número máximo de tokens que se pueden generar en la respuesta. Un token tiene aproximadamente cuatro caracteres. 100 tokens corresponden aproximadamente a entre 60 y 80 palabras.

  Especifica un valor inferior para las respuestas más cortas y un valor superior para las respuestas que puedan ser más largas.

• STOP_SEQUENCES: especifica una lista de cadenas que indica al modelo que deje de generar texto si se encuentra una de las cadenas en la respuesta. Si una cadena aparece varias veces en la respuesta, esta se truncará en el punto en el que se encuentre por primera vez. Las cadenas distinguen entre mayúsculas y minúsculas.
  
  Por ejemplo, si la respuesta devuelta cuando no se especifica stopSequences es la siguiente:
  
  public static string reverse(string myString)
  
  La respuesta devuelta con stopSequences definido como ["Str", "reverse"] es la siguiente:
  
  public static string
  
  Especifica un array vacío ([]) para inhabilitar las secuencias de parada.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": { "text": "TEXT" }
  },
  "system_instruction":
  {
    "parts": [
      {
        "text": "SYSTEM_INSTRUCTION"
      }
    ]
  },
  "safety_settings": {
    "category": "SAFETY_CATEGORY",
    "threshold": "THRESHOLD"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K,
    "candidateCount": 1,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "stopSequences": STOP_SEQUENCES
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD"

@'
{
  "contents": {
    "role": "ROLE",
    "parts": { "text": "TEXT" }
  },
  "system_instruction":
  {
    "parts": [
      {
        "text": "SYSTEM_INSTRUCTION"
      }
    ]
  },
  "safety_settings": {
    "category": "SAFETY_CATEGORY",
    "threshold": "THRESHOLD"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K,
    "candidateCount": 1,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "stopSequences": STOP_SEQUENCES
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "J'aime les bagels. \n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1481704,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07921032
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.07185127,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.10302442
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.11920293,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07626997
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.20212802,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.13386749
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 25,
    "candidatesTokenCount": 8,
    "totalTokenCount": 33
  }
}

• Usa el método generateContent para solicitar que la respuesta se devuelva una vez que se haya generado por completo. Para reducir la percepción de latencia de los usuarios, transmite la respuesta a medida que se genera mediante el método streamGenerateContent.
• El ID del modelo multimodal se encuentra al final de la URL, antes del método (por ejemplo, gemini-2.0-flash). Es posible que esta muestra también admita otros modelos.