Bard & Googleスプレッド & AI Studioでチーム「Gemini」
「Google AI Studio」で「Structured prompt」を試しました。
以前使ったのは「Freeform prompt」。
「Structured prompt」では、予め用意した入力と出力のテンプレートに従って回答を推論してくれるモードです。
Bardでテンプレート作成
まず、「Bard」で入力と出力のテンプレートを作ります。
あなたは、ペット商品のプランナーです。
犬のグッズ商品10種類と、商品コピーの表リストを制作してください。
若い世代向けにお願いします。
商品の種類とその特徴、商品コピーの表でお願いします。
回答に続いて表示される「Google スプレッドシートにエクスポート」をクリックします。
飼い主の世代を対象にしたつもりですが、「若い犬」をターゲットにした回答になったようです(が、今回のテストにはあまり影響がないので、気にせず進めます)。
Googleスプレッドシートにエクスポート
スプレッドシートにエクスポートされます。
シートの名称は質問のプロンプトの文章になるので、変更しています。
「シニア世代向け」の商品コピーの表も同様に作っています。
この表を「Google AI Studio」に読み込んでもらい
商品の種類を提案(input)する
若い世代向けもしくはシニア世代向けの回答例(スプレッドシート)の回答例(exampleのoutput)を参照
その結果を(Test your promptの)回答に出力(output)
というフローで進めます。
AI StudioでStructured prompt
上記フローに使うのが「Structured prompt」。
「Google AI Studio」 に移り、「Creat new」→「Structured prompt」と選びます。
「Actions」→「Import examples」でGoogleスプレッドシートをインポートします。
先ほど用意したスプレッドシートを選択します。
「Assing to」メニューを使用し、各列の属性として、「入力」(input)か「出力」(output)かを選択します。
「input」に対する出力を「output」と設定します。
「input」と「output」はそれぞれ1つだけではなく、複数用意できます。
以下の画面では「New output column」で「output」を追加しました。
Gemini Pro使用
なお、使用しているLLMは「Gemini Pro」です。
ドッグフードとネームプレートの商品コピーは?
「Test your prompt」に商品の種類(input)を入力します。
今回は「ドッグフード」と「犬用ネームプレート」の2つ。
「RUN」=推論実行します。
推論結果(output)が出ます。
●若い世代向け
●シニア世代向け
(若い世代向けとは別のプロジェクトで設定)
Get Python code
画面右上の「Get code」からPythonコードを取得できます。
"""
At the command line, only need to run once to install the package via pip:
$ pip install google-generativeai
"""
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
# Set up the model
generation_config = {
"temperature": 0.9,
"top_p": 1,
"top_k": 1,
"max_output_tokens": 2048,
}
safety_settings = [
{
"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
"threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
},
{
"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
"threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
},
{
"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
"threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
},
{
"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
"threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
},
]
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-pro",
generation_config=generation_config,
safety_settings=safety_settings)
prompt_parts = [
"input: 犬用リュック",
"output: オシャレな犬用リュック",
"商品コピー 愛犬とアクティブに! 街歩きが楽しくなる",
"input: 犬用おもちゃ",
"output: インタラクティブな知育玩具",
"商品コピー 愛犬の脳を刺激!遊びながら賢く育てよう",
"input: 犬用服",
"output: 個性派デザインの服",
"商品コピー 愛犬と街歩きをオシャレに! 注目度No.1",
"input: 犬用食器",
"output: インスタ映えする食器セット",
"商品コピー 愛犬との食事タイムをもっと楽しく! SNS映え間違いなし",
"input: 犬用ベッド",
"output: デザイン性と機能性を兼ね備えたベッド",
"商品コピー 愛犬にとってお気に入りの場所を提供! インテリアにも馴染む",
"input: 犬用シャンプー",
"output: 天然素材のオーガニックシャンプー",
"商品コピー 愛犬の肌に優しい、香り豊かなシャンプー 愛犬もリラックス",
"input: 犬用おやつ",
"output: ヘルシーな手作りおやつ",
"商品コピー 愛犬の健康を考えた、添加物不使用のおやつ 愛犬も安心",
"input: 犬用おもちゃ",
"output: 音が鳴る引っ張りっこ玩具",
"商品コピー 愛犬と楽しく遊べる!ストレス発散にも効果的 遊び疲れてぐっすり眠り",
"input: 犬用リード",
"output: カラフルなデザインのリード",
"商品コピー 愛犬との散歩をもっと楽しく! 気分も上がる",
"input: ドッグフード",
"output: ",
]
response = model.generate_content(prompt_parts)
print(response.text)
環境が整った後の最小限のコードのみ記載してるようで、以下を追加して実行しました。
(Bardなどに聞きながら追加していますが理解しきれていないので、不要な部分、もしくは足りない記述もあるかもしれません)
Google Colab
# パッケージのインストール
!pip install -q -U google-generativeai
# Install the client library and import necessary modules.
#!pip install google-generativeai
import google.generativeai as genai
import json
import pathlib
import pprint
import requests
import mimetypes
from IPython.display import Markdown
# Configure the client library by providing your API key.
genai.configure(api_key=API_KEY)
APIの設定は前回の投稿と同じです。
結果は以下の通り。
responseの中に犬用ベッドの記述がある理由がわかりませんが、とりあえず動いたようです。
今回はここまでです。
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