Criar solicitações de texto

Nesta página, você vai ter informações gerais e uma orientação geral para criar comandos de texto.

Para seguir as instruções passo a passo desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientação:

Orientações

Modelos compatíveis

  • Gemini 1.5 Flash
  • Gemini 1.5 Pro
  • Gemini 1.0 Pro

Tipos de tarefas comuns

Você pode criar solicitações de texto para lidar com qualquer número de tarefas. Algumas das tarefas mais comuns são classificação, resumo e extração. Saiba mais sobre como criar prompts de texto para essas tarefas comuns nas seguintes páginas:

Comandos de classificação

As tarefas de classificação atribuem uma classe ou categoria ao texto. Você pode especificar uma lista de categorias para escolher ou deixar que o modelo escolha entre as próprias categorias. Nesta página, você aprende a criar prompts que classificam textos.

Casos de uso de classificação

Veja a seguir casos de uso comuns para classificação de texto:

  • Detecção de fraudes: classifique se as transações em dados financeiros são fraudulentas ou não.
  • Filtragem de spam: identifique se um e-mail é spam ou não.
  • Análise de sentimento: classifique o sentimento transmitido no texto como positivo ou negativo. Por exemplo, é possível classificar as resenhas de filmes ou e-mails como positivos ou negativos.
  • Moderação de conteúdo: identifique e sinalize conteúdo que possa ser nocivo, como linguagem ofensiva ou phishing.

Práticas recomendadas para prompts de classificação

Tente definir a temperatura como zero e o top-K como um. As tarefas de classificação costumam ser deterministas. Portanto, essas configurações costumam produzir os melhores resultados.

Prompts de resumo

As tarefas de resumo extraem as informações mais importantes do texto. É possível fornecer informações no comando para ajudar o modelo a criar um resumo ou solicitar que ele crie um resumo por conta própria. Esta página mostra como desenvolver comandos para criar diferentes tipos de resumos.

Resumo dos casos de uso

Confira a seguir casos de uso comuns para resumos:

  • Resumir texto: resuma o conteúdo do texto, como o seguinte:
    • Artigos de notícias
    • Documentos da pesquisa.
    • Documentos jurídicos.
    • Documentos financeiros.
    • Documentos técnicos.
    • Feedback dos clientes.
  • Geração de conteúdo: gere conteúdo para a descrição de um artigo, blog ou produto.

Práticas recomendadas

Use as seguintes diretrizes para criar resumos de texto ideais:

  • Especifique as características que você quer que o resumo tenha.
  • Para conferir mais resumos de criativos, especifique valores de temperatura m��xima, top-K e top-P. Para mais informações, saiba mais sobre os parâmetros temperature, topK e topP em Definições de parâmetros de texto.
  • Ao escrever o comando, concentre-se no objetivo do resumo e no que você quer extrair dele.

Comandos de extração

Os comandos de extração permitem extrair informações específicas do texto.

Casos de uso

Veja a seguir casos de uso comuns para extração:

  • Reconhecimento de entidades nomeadas (NER, na sigla em inglês): extraia entidades nomeadas do texto, incluindo pessoas, lugares, organizações e datas.
  • Extração de relação: extraia as relações entre as entidades no texto, como as relações familiares entre pessoas.
  • Extração de eventos: extraia eventos do texto, como marcos do projeto e lançamentos de produtos.
  • Resposta a perguntas: extraia informações do texto para responder a uma pergunta.

Práticas recomendadas

Tente definir a temperatura como zero e o top-K como um. As tarefas de extração normalmente são deterministas. Portanto, essas configurações costumam produzir os melhores resultados. Para mais informações, saiba mais sobre os parâmetros temperature e topK em Definições de parâmetros de texto.

A seguir