ในการเรียกใช้โมเดลแต่ละครั้ง คุณสามารถส่งการกำหนดค่าโมเดลเพื่อควบคุมวิธีที่โมเดลสร้างคำตอบได้ แต่ละรุ่นมีตัวเลือกการกำหนดค่าที่แตกต่างกัน
นอกจากนี้ คุณยังทดลองใช้พรอมต์และการกำหนดค่าโมเดลได้โดยใช้ Google AI Studioไปที่Gemini ตัวเลือกการกำหนดค่า ไปที่Imagen ตัวเลือกการกำหนดค่า
กำหนดค่าโมเดล Gemini
| 
       คลิกผู้ให้บริการ Gemini API เพื่อดูเนื้อหาและโค้ดเฉพาะของผู้ให้บริการ ในหน้านี้  | 
  
ส่วนนี้จะแสดงวิธี ตั้งค่าการกำหนดค่าเพื่อใช้กับ โมเดล Gemini และอธิบายพารามิเตอร์แต่ละรายการ
ตั้งค่าโมเดล (Gemini)
กำหนดค่าสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป
ระบบจะรักษาการกำหนดค่าไว้ตลอดอายุการใช้งานของอินสแตนซ์ หากต้องการใช้การกำหนดค่าอื่น ให้สร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel ใหม่ด้วยการกำหนดค่านั้น
Swift
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
GenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel
import FirebaseAI
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
let config = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"]
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
GenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
val config = generationConfig {
    candidateCount = 1
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)
// ...
Java
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
GenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;
GenerationConfig config = configBuilder.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);
// ...
Web
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
GenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
const generationConfig = {
  candidate_count: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME",  generationConfig });
// ...
Dart
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
GenerationConfig 
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
final generationConfig = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);
// ...
Unity
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
GenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
var generationConfig = new GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: new string[] { "red" },
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);
คุณดูคำอธิบายของแต่ละพารามิเตอร์ได้ ในส่วนถัดไปของหน้านี้
การกำหนดค่าสำหรับ Gemini Live API
ระบบจะรักษาการกำหนดค่าไว้ตลอดอายุการใช้งานของอินสแตนซ์ หากต้องการใช้การกำหนดค่าอื่น ให้สร้างอินสแตนซ์ LiveModel ใหม่ด้วยการกำหนดค่านั้น
Swift
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
liveGenerationConfig
ระหว่างการเริ่มต้นอินสแตนซ์ LiveGenerativeModel
import FirebaseAI
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
let config = LiveGenerationConfig(
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [.audio],
  speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)
// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
LiveGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ LiveModel
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)
// ...
Java
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
LiveGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ LiveModel
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModalities(ResponseModality.AUDIO);
configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);
LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);
// ...
Web
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
LiveGenerationConfig
ระหว่างการเริ่มต้นอินสแตนซ์ LiveGenerativeModel
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  speechConfig: {
    voiceConfig: {
      prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
    },
  },
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};
// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const model = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
});
// ...
Dart
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
LiveGenerationConfig 
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ LiveModel
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);
// ...
Unity
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
LiveGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ LiveModel
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
var liveGenerationConfig = new LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: new [] { ResponseModality.Audio },
  speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir"),
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig: liveGenerationConfig
);
คุณดูคำอธิบายของแต่ละพารามิเตอร์ได้ ในส่วนถัดไปของหน้านี้
คำอธิบายพารามิเตอร์ (Gemini)
ภาพรวมระดับสูงของพารามิเตอร์ที่ใช้ได้มีดังนี้ คุณดูรายการพารามิเตอร์และค่าของพารามิเตอร์ทั้งหมด ได้ในเอกสารประกอบของ Gemini Developer API
| พารามิเตอร์ | คำอธิบาย | ค่าเริ่มต้น | 
|---|---|---|
        การประทับเวลาเสียงaudioTimestamp
       | 
      
         บูลีนที่ช่วยให้ระบบเข้าใจการประทับเวลาสำหรับไฟล์อินพุตเสียงเท่านั้น ใช้ได้เฉพาะเมื่อใช้การโทร   | 
      false | 
    
        จำนวนผู้สมัครcandidateCount
       | 
      
         ระบุจำนวนรูปแบบการตอบกลับที่จะแสดง สำหรับคำขอแต่ละรายการ ระบบจะเรียกเก็บเงินจากคุณสำหรับโทเค็นเอาต์พุตของผู้สมัครรับเลือกทั้งหมด แต่จะเรียกเก็บเงินจากคุณเพียงครั้งเดียวสำหรับโทเค็นอินพุต ค่าที่รองรับ:  ใช้ได้เฉพาะเมื่อใช้   | 
      1 | 
    
        การลงโทษตามความถี่frequencyPenalty
       | 
      ควบคุมความน่าจะเป็นของการรวมโทเค็นที่ปรากฏซ้ำๆ ใน
        คำตอบที่สร้างขึ้น ค่าบวกจะลงโทษโทเค็นที่ปรากฏซ้ำๆ ในเนื้อหาที่สร้างขึ้น ซึ่งจะลดความน่าจะเป็นของการทำเนื้อหาซ้ำ  | 
      --- | 
        โทเค็นเอาต์พุตสูงสุดmaxOutputTokens
       | 
      ระบุจำนวนโทเค็นสูงสุดที่สร้างได้ใน การตอบกลับ | --- | 
        การลงโทษกรณีไม่พร้อมpresencePenalty
       | 
      ควบคุมความน่าจะเป็นของการรวมโทเค็นที่ปรากฏใน
        คำตอบที่สร้างขึ้นแล้ว ค่าบวกจะลงโทษโทเค็นที่ปรากฏในเนื้อหาที่สร้างขึ้นแล้ว ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการสร้างเนื้อหาที่หลากหลายมากขึ้น  | 
      --- | 
        หยุดลำดับstopSequences
       | 
      
         ระบุรายการสตริงที่บอกให้โมเดลหยุดสร้างเนื้อหาหากพบสตริงใดสตริงหนึ่งในคำตอบ ใช้ได้เฉพาะเมื่อใช้การกำหนดค่า   | 
      --- | 
        อุณหภูมิtemperature
       | 
      ควบคุมระดับความสุ่มในคำตอบ อุณหภูมิที่ต่ำลงจะทำให้ได้คำตอบที่แน่นอนมากขึ้น และอุณหภูมิที่สูงขึ้น จะทำให้ได้คำตอบที่หลากหลายหรือสร้างสรรค์มากขึ้น  | 
      ขึ้นอยู่กับรุ่น | 
        Top-KtopK
       | 
      จำกัดจำนวนคำที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดที่ใช้ในเนื้อหาที่สร้างขึ้น
 ค่า Top-K ที่ 1 หมายความว่าโทเค็นถัดไปที่เลือกควรเป็น
        โทเค็นที่มีแนวโน้มมากที่สุดในบรรดาโทเค็นทั้งหมดในคำศัพท์ของโมเดล
        ขณะที่ค่า Top-K ที่ n หมายความว่าโทเค็นถัดไปควร
        เลือกจากโทเค็นที่มีแนวโน้มมากที่สุด
        (ทั้งหมดขึ้นอยู่กับอุณหภูมิที่ตั้งไว้)
       | 
      ขึ้นอยู่กับรุ่น | 
        Top-PtopP
       | 
      ควบคุมความหลากหลายของเนื้อหาที่สร้างขึ้น ระบบจะเลือกโทเค็นจากโทเค็นที่มีแนวโน้มมากที่สุด (ดูที่ top-K ด้านบน) ไปจนถึงโทเค็นที่มี แนวโน้มน้อยที่สุดจนกว่าผลรวมของความน่าจะเป็นจะเท่ากับค่า top-P  | 
      ขึ้นอยู่กับรุ่น | 
        รูปแบบการตอบกลับresponseModality
       | 
      
         ระบุประเภทเอาต์พุตที่สตรีมเมื่อใช้ Live API หรือเอาต์พุตหลายรูปแบบดั้งเดิมโดยโมเดล Gemini เช่น ข้อความ เสียง หรือรูปภาพ ใช้ได้เฉพาะเมื่อใช้ Live API และการกำหนดค่า   | 
      --- | 
        คำพูด (เสียง)speechConfig
       | 
      
         ระบุเสียงที่ใช้สำหรับเอาต์พุตเสียงที่สตรีมเมื่อใช้ Live API ใช้ได้เฉพาะเมื่อใช้การกำหนดค่า Live API และ   | 
      Puck | 
    
กำหนดค่าโมเดล Imagen
| 
       คลิกผู้ให้บริการ Imagen API เพื่อดูเนื้อหาและโค้ดเฉพาะของผู้ให้บริการ ในหน้านี้  | 
  
ส่วนนี้จะแสดงวิธี ตั้งค่าการกำหนดค่าเพื่อใช้กับ โมเดล Imagen และอธิบายพารามิเตอร์แต่ละรายการ
ตั้งค่าโมเดล (Imagen)
ระบบจะรักษาการกำหนดค่าไว้ตลอดอายุการใช้งานของอินสแตนซ์ หากต้องการใช้การกำหนดค่าอื่น ให้สร้างอินสแตนซ์ ImagenModel ใหม่ด้วยการกำหนดค่านั้น
Swift
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
ImagenGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ ImagenModel
import FirebaseAI
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: .landscape16x9,
  imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
  addWatermark: false
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
  modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
ImagenGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ ImagenModel
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig {
    negativePrompt = "frogs",
    numberOfImages = 2,
    aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
    imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
    addWatermark = false
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)
// ...
Java
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
ImagenGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ ImagenModel
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNegativePrompt("frogs")
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .imagenModel(
                    "IMAGEN_MODEL_NAME",
                    config
                );
);
// ...
Web
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
ImagenGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ ImagenModel
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
  addWatermark: false
};
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
ImagenGenerationConfig 
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ ImagenModel
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: 'frogs',
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
  addWatermark: false
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
  model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);
// ...
Unity
ตั้งค่าพารามิเตอร์ใน
ImagenGenerationConfig
เป็นส่วนหนึ่งของการสร้างอินสแตนซ์ ImagenModel
using Firebase.AI;
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new ImagenGenerationConfig(
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.Landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.Jpeg(100)
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetImagenModel(
  modelName: "imagen-4.0-generate-001",
  generationConfig: config
);
// ...
คุณดูคำอธิบายของแต่ละพารามิเตอร์ได้ ในส่วนถัดไปของหน้านี้
คำอธิบายพารามิเตอร์ (Imagen)
ภาพรวมระดับสูงของพารามิเตอร์ที่ใช้ได้มีดังนี้ ดูรายการพารามิเตอร์และค่าต่างๆ โดยละเอียดได้ในเอกสารประกอบของ Google Cloud
| พารามิเตอร์ | คำอธิบาย | ค่าเริ่มต้น | 
|---|---|---|
        พรอมต์เชิงลบ
        negativePrompt
       | 
      คำอธิบายของสิ่งที่คุณต้องการละเว้นในรูปภาพที่สร้างขึ้น
         
  | 
      --- | 
        จำนวนผลลัพธ์
        numberOfImages
       | 
      จำนวนรูปภาพที่สร้างขึ้นซึ่งแสดงผลสำหรับแต่ละคำขอ | ค่าเริ่มต้นคือ 1 รูปภาพ | 
        สัดส่วนภาพ
        aspectRatio
       | 
      อัตราส่วนความกว้างต่อความสูงของรูปภาพที่สร้างขึ้น | ค่าเริ่มต้นคือสี่เหลี่ยมจัตุรัส (1:1) | 
          รูปแบบรูปภาพ
          imageFormat
       | 
      ตัวเลือกเอาต์พุต เช่น รูปแบบรูปภาพ (ประเภท MIME) และระดับ การบีบอัดของรูปภาพที่สร้างขึ้น | ประเภท MIME เริ่มต้นคือ PNG การบีบอัดเริ่มต้นคือ 75 (หากตั้งค่าประเภท MIME เป็น JPEG)  | 
    
        ลายน้ำ
        addWatermark
       | 
      ว่าจะเพิ่มลายน้ำดิจิทัลที่มองไม่เห็น (เรียกว่า SynthID) ลงในรูปภาพที่สร้างขึ้นหรือไม่ | ค่าเริ่มต้นคือ true
       | 
    
        การสร้างบุคคล
        personGeneration
       | 
      จะอนุญาตให้โมเดลสร้างรูปภาพบุคคลหรือไม่ | ค่าเริ่มต้นขึ้นอยู่กับรุ่น | 
        ระบุแอตทริบิวต์ความปลอดภัย
        includeSafetyAttributes
       | 
      ว่าจะเปิดใช้คะแนน Responsible AI แบบกลมสำหรับรายการแอตทริบิวต์ด้านความปลอดภัย
        ในการตอบกลับสำหรับอินพุตและเอาต์พุตที่ไม่มีการกรองหรือไม่ หมวดหมู่แอตทริบิวต์ความปลอดภัย
            | 
      ค่าเริ่มต้นคือ false | 
    
ตัวเลือกอื่นๆ ในการควบคุมการสร้างเนื้อหา
- ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการออกแบบพรอมต์ เพื่อให้คุณมีอิทธิพลต่อโมเดลในการสร้างเอาต์พุตที่เฉพาะเจาะจงตามความต้องการของคุณ
 - ใช้การตั้งค่าความปลอดภัย เพื่อปรับความน่าจะเป็นที่จะได้รับคำตอบที่อาจถือว่า เป็นอันตราย ซึ่งรวมถึงวาจาสร้างความเกลียดชังและเนื้อหาเกี่ยวกับเรื่องเพศอย่างโจ่งแจ้ง
 - ตั้งคำสั่งของระบบ เพื่อกำหนดลักษณะการทำงานของโมเดล ฟีเจอร์นี้เป็นเหมือนคำนำที่คุณ เพิ่มก่อนที่โมเดลจะได้รับคำสั่งเพิ่มเติมจากผู้ใช้ปลายทาง
 - ส่งสคีมาการตอบกลับ พร้อมกับพรอมต์เพื่อระบุสคีมาเอาต์พุตที่เฉพาะเจาะจง โดยส่วนใหญ่จะใช้ฟีเจอร์นี้เมื่อสร้างเอาต์พุต JSON แต่ก็ใช้กับงานการจัดประเภทได้เช่นกัน (เช่น เมื่อคุณต้องการให้โมเดลใช้ป้ายกำกับหรือแท็กที่เฉพาะเจาะจง)