Imposta le istruzioni di sistema sul modello di IA multimodale

Questo esempio mostra come impostare le istruzioni di sistema per un modello di AI multimodale

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Utilizzare le istruzioni di sistema

Esempio di codice

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Go.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithSystem shows how to generate text using a text prompt and system instruction.
func generateWithSystem(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	contents := genai.Text("Why is the sky blue?")
	config := &genai.GenerateContentConfig{
		SystemInstruction: &genai.Content{
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "You're a language translator. Your mission is to translate text in English to French."},
			},
		},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// Pourquoi le ciel est-il bleu ?

	return nil
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Java.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;

public class TextGenerationWithSystemInstruction {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with text and system instruction input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      GenerateContentConfig config =
          GenerateContentConfig.builder()
              .systemInstruction(
                  Content.fromParts(
                      Part.fromText("You're a language translator."),
                      Part.fromText("Your mission is to translate text in English to French.")))
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "Why is the sky blue?", config);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Pourquoi le ciel est-il bleu ?
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const prompt = `
  User input: I like bagels.
  Answer:
  `;

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      systemInstruction: [
        'You are a language translator.',
        'Your mission is to translate text in English to French.',
      ],
    },
  });

  console.log(response.text);

  return response.text;
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Why is the sky blue?",
    config=GenerateContentConfig(
        system_instruction=[
            "You're a language translator.",
            "Your mission is to translate text in English to French.",
        ]
    ),
)
print(response.text)
# Example response:
# Pourquoi le ciel est-il bleu ?

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