تصميم الطلبات لنموذج Gemini Nano

عند استخدام Prompt API، يمكنك اتّباع استراتيجيات معيّنة لتخصيص طلباتك والحصول على أفضل النتائج. توضّح هذه الصفحة أفضل الممارسات المتعلّقة بتنسيق الطلبات الموجّهة إلى Gemini Nano.

للحصول على إرشادات عامة حول هندسة الطلبات، يمكنك الاطّلاع على المستند التقني حول هندسة الطلبات وهندسة الطلبات للذكاء الاصطناعي التوليدي واستراتيجيات تصميم الطلبات.

بدلاً من ذلك، لتحسين الطلبات وتحسينها تلقائيًا، يمكنك استخدام أداة التحسين بدون أمثلة التي يمكنها استهداف النماذج على الجهاز فقط، مثل gemma-3n-e4b-it.

أفضل الممارسات لتصميم الطلبات

عند تصميم طلبات لواجهة Prompt API، استخدِم الأساليب التالية:

  • تقديم أمثلة على التعلّم داخل السياق: أضِف أمثلة موزّعة بشكل جيد إلى طلبك لتوضّح لـ Gemini Nano نوع النتيجة التي تتوقّعها.

    ننصحك باستخدام ميزة التخزين المؤقت للبادئة عند استخدام التعلّم داخل السياق، لأنّ تقديم أمثلة يؤدي إلى إطالة الطلب وزيادة وقت الاستنتاج.

  • الإيجاز: يمكن أن تؤدي المقدمات المطوّلة التي تتضمّن تعليمات متكررة إلى نتائج غير مثالية. اجعل طلبك مركّزًا ومباشرًا. إذا كنت بحاجة إلى تكرار توجيه قصير يوجّه سلوك النموذج، ننصحك باستخدام تعليمات النظام.

  • تنظيم الطلبات للحصول على ردود أكثر فعالية، مثل نموذج الطلب التالي الذي يحدّد بوضوح التعليمات والقيود والأمثلة.

  • الحفاظ على قِصر الناتج: تعتمد سرعات الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير على طول الناتج. عليك التفكير مليًا في كيفية إنشاء أقصر ناتج ممكن لحالة الاستخدام وإجراء معالجة يدوية لاحقة لتنظيم الناتج بالتنسيق المحدّد. للمساعدة في ضمان أن يكون الناتج بتنسيقك المفضّل، استخدِم Structured Output API.

  • إضافة عوامل تحديد استخدِم محدّدات مثل <background_information> و<instruction> و## للفصل بين الأجزاء المختلفة من طلبك. يُعد استخدام ## بين المكوّنات أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة إلى Gemini Nano، لأنّه يقلّل بشكل كبير من فرص عدم تمكّن النموذج من تفسير كل مكوّن بشكل صحيح.

  • تفضيل المنطق البسيط والمهمة الأكثر تركيزًا: إذا كنت تواجه صعوبة في الحصول على نتائج جيدة من خلال طلب يتطلّب الاستدلال المتعدّد الخطوات (مثلاً، نفِّذ X أولاً، وإذا كانت نتيجة X هي A، نفِّذ M، وإلا نفِّذ N، ثم نفِّذ Y...)، ننصحك بتقسيم المهمة والسماح لكل طلب من Gemini Nano بمعالجة مهمة أكثر تركيزًا، مع استخدام الرمز البرمجي لربط الطلبات المتعددة معًا. إذا كنت بحاجة إلى إنجاز مهمة معقّدة تتطلّب الكثير من التفكير، ننصحك باستخدام وضع التفكير.

  • استخدِم قيم درجة العشوائية المنخفضة للمهام المحدَّدة. بالنسبة إلى مهام مثل استخراج الكيانات أو الترجمة التي لا تعتمد على الإبداع، ننصحك بالبدء بقيمة temperature تبلغ 0.2، ثم تعديل هذه القيمة استنادًا إلى نتائج الاختبار.