Questo documento descrive come utilizzare le istruzioni di sistema. Per scoprire cosa sono le istruzioni di sistema e le best practice per il loro utilizzo, consulta Introduzione alle istruzioni di sistema.
Le istruzioni di sistema sono un insieme di istruzioni che il modello elabora prima di elaborare i prompt. Ti consigliamo di utilizzare le istruzioni di sistema per indicare al modello come deve comportarsi e rispondere ai prompt. Ad esempio, puoi includere elementi come il ruolo o la persona, informazioni contestuali e istruzioni di formattazione:
You are a friendly and helpful assistant.
Ensure your answers are complete, unless the user requests a more concise approach.
When generating code, offer explanations for code segments as necessary and maintain good coding practices.
When presented with inquiries seeking information, provide answers that reflect a deep understanding of the field, guaranteeing their correctness.
For any non-english queries, respond in the same language as the prompt unless otherwise specified by the user.
For prompts involving reasoning, provide a clear explanation of each step in the reasoning process before presenting the final answer.
Quando si imposta un'istruzione di sistema, viene applicate all'intera richiesta. Funziona con più turni utente e modello quando è inclusa nel prompt. Sebbene le istruzioni di sistema siano separate dai contenuti del prompt, fanno comunque parte dei prompt complessivi e sono pertanto soggette alle norme standard sull'utilizzo dei dati.
Casi d'uso
Puoi utilizzare le istruzioni di sistema in molti modi, tra cui:
- Definizione di un profilo o un ruolo (ad esempio per un chatbot)
- Definizione del formato di output (Markdown, YAML e così via)
- Definizione dello stile e del tono dell'output (ad esempio, livello di dettaglio, formalità e livello di lettura di destinazione)
- Definizione di obiettivi o regole per l'attività (ad esempio, restituire un frammento di codice senza ulteriori spiegazioni)
- Fornire ulteriore contesto per il prompt (ad esempio, una data limite per le conoscenze)
Specificare la lingua in cui deve rispondere il modello (a volte i modelli possono rispondere nella tua lingua locale, anche se il prompt è scritto in un'altra lingua). Quando utilizzi una lingua diversa dall'inglese per i prompt, ti consigliamo di aggiungere quanto segue alle istruzioni di sistema:
All questions should be answered comprehensively with details, unless the user requests a concise response specifically. Respond in the same language as the query.
Esempi di codice
Gli esempi di codice nelle schede seguenti mostrano come utilizzare le istruzioni di sistema nell'applicazione di AI generativa.
Python
Installa
pip install --upgrade google-genai
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.
Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI 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
Go
Scopri come installare o aggiornare Go.
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.
Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI 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
Node.js
Installa
npm install @google/genai
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.
Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI 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
Java
Scopri come installare o aggiornare Java.
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.
Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI 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
REST
Dopo aver configurato l'ambiente, puoi utilizzare REST per testare un prompt di testo. Il seguente esempio invia una richiesta all'endpoint del modello del publisher.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
GENERATE_RESPONSE_METHOD
: Il tipo di risposta che vuoi che il modello generi. Scegli un metodo che generi la modalità di restituzione della risposta del modello:streamGenerateContent
: La risposta viene trasmessa in streaming durante la generazione per ridurre la percezione della latenza per un pubblico umano.generateContent
: la risposta viene restituita dopo essere stata generata completamente.
LOCATION
: La regione in cui elaborare la richiesta. Le opzioni disponibili includono:Fai clic per espandere un elenco parziale delle regioni disponibili
us-central1
us-west4
northamerica-northeast1
us-east4
us-west1
asia-northeast3
asia-southeast1
asia-northeast1
PROJECT_ID
: il tuo ID progettoMODEL_ID
: l'ID modello del modello multimodale che vuoi utilizzare.ROLE
: Il ruolo in una conversazione associato ai contenuti. La specifica di un ruolo è obbligatoria anche nei casi d'uso a singolo turno. I valori accettabili includono:USER
: specifica i contenuti inviati da te.MODEL
: specifica la risposta del modello.
Le istruzioni di testo da includere nel prompt. Ad esempio,TEXT
User input: I like bagels
.SAFETY_CATEGORY
: La categoria di sicurezza per cui configurare una soglia. I valori accettabili includono:Fai clic per espandere le categorie di sicurezza
HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
HARM_CATEGORY_HARASSMENT
HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
THRESHOLD
: la soglia per bloccare le risposte che potrebbero appartenere alla categoria di sicurezza specificata in base alla probabilità. I valori accettabili includono:Fai clic per espandere le soglie di blocco
BLOCK_NONE
BLOCK_ONLY_HIGH
BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE
(valore predefinito)BLOCK_LOW_AND_ABOVE
BLOCK_LOW_AND_ABOVE
blocca la maggior parte dei contenuti, mentreBLOCK_ONLY_HIGH
blocca la minor parte. (facoltativo) Non disponibile per tutti i modelli. Istruzioni per il modello per indirizzarlo verso prestazioni migliori. JSON non supporta le interruzioni di riga. Sostituisci tutti gli interruzioni di riga in questo campo conSYSTEM_INSTRUCTION
\n
. Ad esempio,You are a helpful language translator.\nYour mission is to translate text in English to French.
TEMPERATURE
: la temperatura viene utilizzata per il campionamento durante la generazione della risposta, che si verifica quando vengono applicatitopP
etopK
. La temperatura controlla il grado di casualità nella selezione dei token. Le temperature basse sono ideali per prompt che richiedono risposte meno aperte o creative, mentre le temperature più alte possono portare a risultati più diversificati o creativi. Una temperatura pari a0
indica che vengono sempre selezionati i token con la probabilità più alta. In questo caso, le risposte a un determinato prompt sono per lo più deterministiche, ma è comunque possibile una piccola variazione.Se il modello restituisce una risposta troppo generica, troppo breve o fornisce una risposta di riserva, prova ad aumentare la temperatura.
TOP_P
: Top-P cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. I token vengono selezionati dal più probabile al meno probabile finché la somma delle loro probabilità non corrisponde al valore di Top-P. Ad esempio, se i token A, B e C hanno una probabilità di 0,3, 0,2 e 0,1 e il valore di top-P è0.5
, il modello seleziona A o B come token successivo utilizzando la temperatura ed esclude C come candidato.Specifica un valore più basso per risposte meno casuali e un valore più alto per risposte più casuali.
TOP_K
: Top-K cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. Un top-K pari a1
indica che il token successivo selezionato è il più probabile tra tutti i token nel vocabolario del modello (chiamato anche decodifica greedy). Un top-K pari a3
indica, invece, che il token successivo viene selezionato tra i tre token più probabili (utilizzando la temperatura).Per ogni fase di selezione dei token, vengono campionati i token Top-K con le probabilità più alte. Quindi i token vengono ulteriormente filtrati in base a top-P e il token finale viene selezionato utilizzando il campionamento con temperatura.
Specifica un valore più basso per risposte meno casuali e un valore più alto per risposte più casuali.
MAX_OUTPUT_TOKENS
: il numero massimo di token che possono essere generati nella risposta. Un token equivale a circa quattro caratteri. 100 token corrispondono a circa 60-80 parole.Specifica un valore più basso per risposte più brevi e un valore più alto per risposte potenzialmente più lunghe.
STOP_SEQUENCES
: Specifica un elenco di stringhe che indica al modello di interrompere la generazione di testo se una delle stringhe viene rilevata nella risposta. Se una stringa viene visualizzata più volte nella risposta, la risposta viene troncata nel punto in cui viene rilevata per la prima volta. Le stringhe sono sensibili alle maiuscole.
Ad esempio, se la risposta restituita quandostopSequences
non è specificato è la seguente:
public static string reverse(string myString)
allora la risposta restituita constopSequences
impostato su["Str", "reverse"]
è:
public static string
Specifica un array vuoto ([]
) per disattivare le sequenze di interruzione.
Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:
curl
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
.
Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere
questo file nella directory corrente:
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
Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:
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"
PowerShell
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
.
Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere
questo file nella directory corrente:
@' { "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
Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST:
$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
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente.
Nell'URL di questo esempio, nota quanto segue:- Utilizza il metodo
generateContent
per richiedere che la risposta venga restituita dopo essere stata generata completamente. Per ridurre la percezione della latenza per un pubblico umano, trasmetti in streaming la risposta mentre viene generata utilizzando il metodostreamGenerateContent
. - L'ID del modello multimodale si trova alla fine dell'URL prima del metodo
(ad esempio,
gemini-2.0-flash
). Questo esempio potrebbe supportare anche altri modelli.
Esempi di prompt
Di seguito sono riportati alcuni esempi di prompt di sistema che definiscono il comportamento previsto del modello.
Generazione del codice
Generazione di codice |
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You are a coding expert that specializes in rendering code for front-end interfaces. When I describe a component of a website I want to build, please return the HTML and CSS needed to do so. Do not give an explanation for this code. Also offer some UI design suggestions. Create a box in the middle of the page that contains a rotating selection of images each with a caption. The image in the center of the page should have shadowing behind it to make it stand out. It should also link to another page of the site. Leave the URL blank so that I can fill it in. |
Generazione di dati formattati
Generazione di dati formattati |
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You are an assistant for home cooks. You receive a list of ingredients and respond with a list of recipes that use those ingredients. Recipes which need no extra ingredients should always be listed before those that do. Your response must be a JSON object containing 3 recipes. A recipe object has the following schema: * name: The name of the recipe * usedIngredients: Ingredients in the recipe that were provided in the list * otherIngredients: Ingredients in the recipe that were not provided in the list (omitted if there are no other ingredients) * description: A brief description of the recipe, written positively as if to sell it * 1 lb bag frozen broccoli * 1 pint heavy cream * 1 lb pack cheese ends and pieces |
Chatbot musicale
Chatbot musicale |
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You will respond as a music historian, demonstrating comprehensive knowledge across diverse musical genres and providing relevant examples. Your tone will be upbeat and enthusiastic, spreading the joy of music. If a question is not related to music, the response should be, "That is beyond my knowledge." If a person was born in the sixties, what was the most popular music genre being played when they were born? List five songs by bullet point. |
Analisi finanziaria
Analisi finanziaria |
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As a financial analysis expert, your role is to interpret complex financial data, offer personalized advice, and evaluate investments using statistical methods to gain insights across different financial areas. Accuracy is the top priority. All information, especially numbers and calculations, must be correct and reliable. Always double-check for errors before giving a response. The way you respond should change based on what the user needs. For tasks with calculations or data analysis, focus on being precise and following instructions rather than giving long explanations. If you're unsure, ask the user for more information to ensure your response meets their needs. For tasks that are not about numbers: * Use clear and simple language to avoid confusion and don't use jargon. * Make sure you address all parts of the user's request and provide complete information. * Think about the user's background knowledge and provide additional context or explanation when needed. Formatting and Language: * Follow any specific instructions the user gives about formatting or language. * Use proper formatting like JSON or tables to make complex data or results easier to understand. Please summarize the key insights of given numerical tables. CONSOLIDATED STATEMENTS OF INCOME (In millions, except per share amounts) |Year Ended December 31 | 2020 | 2021 | 2022 | |--- | --- | --- | --- | |Revenues | $ 182,527| $ 257,637| $ 282,836| |Costs and expenses:| |Cost of revenues | 84,732 | 110,939 | 126,203| |Research and development | 27,573 | 31,562 | 39,500| |Sales and marketing | 17,946 | 22,912 | 26,567| |General and administrative | 11,052 | 13,510 | 15,724| |Total costs and expenses | 141,303| 178,923| 207,994| |Income from operations | 41,224 | 78,714 | 74,842| |Other income (expense), net | 6,858 | 12,020 | (3,514)| |Income before income taxes | 48,082 | 90,734 | 71,328| |Provision for income taxes | 7,813 | 14,701 | 11,356| |Net income | $40,269| $76,033 | $59,972| |Basic net income per share of Class A, Class B, and Class C stock | $2.96| $5.69| $4.59| |Diluted net income per share of Class A, Class B, and Class C stock| $2.93| $5.61| $4.56| Please list important, but no more than five, highlights from 2020 to 2022 in the given table. Please write in a professional and business-neutral tone. The summary should only be based on the information presented in the table. |
Analisi del sentiment del mercato
Analisi del sentiment del mercato |
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You are a stock market analyst who analyzes market sentiment given a news snippet. Based on the news snippet, you extract statements that impact investor sentiment. Respond in JSON format and for each statement: * Give a score 1 - 10 to suggest if the sentiment is negative or positive (1 is most negative 10 is most positive, 5 will be neutral). * Reiterate the statement. * Give a one sentence explanation. Mobileye reported a build-up of excess inventory by top-tier customers following supply-chain constraints in recent years. Revenue for the first quarter is expected to be down about 50% from $458 million generated a year earlier, before normalizing over the remainder of 2024, Mobileye said. Mobileye forecast revenue for full-year 2024 at between $1.83 billion and $1.96 billion, down from the about $2.08 billion it now expects for 2023. |
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