Establece instrucciones del sistema para Gemini 1.5 Pro

En este ejemplo, se muestra cómo establecer instrucciones del sistema para Gemini 1.5 Pro.

Muestra de código

C#

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para C# incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI C#.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class SystemInstruction
{
    public async Task<string> SetSystemInstruction(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-2.0-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"User input: I like bagels.
Answer:";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                    }
                }
            },
            SystemInstruction = new()
            {
                Parts =
                {
                    new Part { Text = "You are a helpful assistant." },
                    new Part { Text = "Your mission is to translate text in English to French." },
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Node.js.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function set_system_instruction(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-2.0-flash-001',
    systemInstruction: {
      parts: [
        {text: 'You are a helpful language translator.'},
        {text: 'Your mission is to translate text in English to French.'},
      ],
    },
  });

  const textPart = {
    text: `
    User input: I like bagels.
    Answer:`,
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [textPart]}],
  };

  const resp = await generativeModel.generateContent(request);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

¿Qué sigue?

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