En este documento, se describe cómo usar el optimizador de instrucciones de Gemini Enterprise Agent Platform para optimizar automáticamente el rendimiento de las instrucciones mejorando las instrucciones del sistema para un conjunto de instrucciones.
El optimizador de instrucciones de Agent Platform puede ayudarte a mejorar tus instrucciones rápidamente a gran escala, sin tener que volver a escribir instrucciones del sistema ni instrucciones individuales de forma manual. Esto es útil cuando cambias entre modelos y deseas reutilizar las instrucciones del sistema y las instrucciones.
Los siguientes enfoques están disponibles para optimizar las instrucciones:
- El optimizador de cero ejemplos
es un optimizador de baja latencia en tiempo real que mejora una sola instrucción o plantilla de instrucciones del sistema. Es rápido y no requiere configuración adicional, además de proporcionar tu instrucción o instrucción del sistema original.
El optimizador de cero ejemplos es independiente del modelo y puede mejorar las instrucciones para la mayoría de los
Google modelos. Además, proporciona un modo
gemini_nanopara optimizar específicamente las instrucciones para modelos más pequeños, como Gemini Nano y Gemma 3n E4B. - El optimizador de pocos ejemploses un optimizador de baja latencia en tiempo real que refina las instrucciones del sistema mediante el análisis de ejemplos en los que la respuesta de un modelo no cumplió con las expectativas. Si proporcionas ejemplos específicos de instrucciones, respuestas del modelo y comentarios sobre esas respuestas, puedes mejorar sistemáticamente el rendimiento de las instrucciones.
- El optimizador basado en datoses un optimizador iterativo a nivel de tareas por lotes que mejora las instrucciones evaluando la respuesta del modelo a instrucciones de muestra etiquetadas en función de las métricas de evaluación especificadas para el modelo objetivo seleccionado. Es para una optimización más avanzada que te permite configurar los parámetros de optimización y proporcionar algunas muestras etiquetadas. Además, el optimizador basado en datos admite la optimización para los modelos de Gemini disponibles de forma general, como Gemini Nano y Gemma 3n E4B, y los modelos personalizados implementados de forma local o desde Model Garden de Gemini Enterprise Agent Platform.
Estos métodos están disponibles para los usuarios a través de la Google Cloud consola o el SDK de Vertex AI.
¿Qué sigue?
Obtén información sobre el optimizador de cero ejemplos.
Obtén información sobre el optimizador de pocos ejemplos.
Obtén información sobre el optimizador basado en datos.