모델 구성을 사용하여 응답 제어

모델에 대한 각 호출에서 모델 구성을 함께 전송하여 모델의 대답 생성 방식을 제어할 수 있습니다. 각 모델은 서로 다른 구성 옵션을 제공합니다.

Google AI Studio를 사용하여 프롬프트와 모델 구성을 실험할 수도 있습니다.

Gemini 구성 옵션으로 이동 Imagen 구성 옵션으로 이동


Gemini 모델 구성

Gemini API 제공업체를 클릭하여 이 페이지에서 제공업체별 콘텐츠와 코드를 확인합니다.

이 섹션에서는 Gemini 모델과 함께 사용할 구성을 설정하는 방법을 보여주고 각 매개변수에 관한 설명을 제공합니다.

모델 구성 (Gemini) 설정

일반적인 사용 사례를 위한 구성

구성은 인스턴스의 수명 동안 유지됩니다. 다른 구성을 사용하려면 해당 구성으로 새 GenerativeModel 인스턴스를 만드세요.

Swift

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


import FirebaseAI

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
let config = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"]
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
val config = generationConfig {
    candidateCount = 1
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;

GenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
const generationConfig = {
  candidate_count: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME",  generationConfig });

// ...

Dart

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
final generationConfig = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

GenerativeModel 인스턴스를 만드는 과정에서 GenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
var generationConfig = new GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: new string[] { "red" },
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

이 페이지의 다음 섹션에서 각 매개변수에 대한 설명을 확인할 수 있습니다.

Gemini Live API 구성

구성은 인스턴스의 수명 동안 유지됩니다. 다른 구성을 사용하려면 해당 구성으로 새 LiveModel 인스턴스를 만드세요.

Swift

LiveGenerativeModel 인스턴스를 초기화하는 동안 liveGenerationConfig에서 매개변수 값을 설정합니다.


import FirebaseAI
// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
let config = LiveGenerationConfig(
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [.audio],
  speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

LiveModel 인스턴스를 만드는 과정에서 LiveGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

LiveModel 인스턴스를 만드는 과정에서 LiveGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModalities(ResponseModality.AUDIO);

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);

LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

LiveGenerativeModel 인스턴스를 초기화하는 동안 LiveGenerationConfig에서 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  speechConfig: {
    voiceConfig: {
      prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
    },
  },
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};

// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const model = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
});

// ...

Dart

LiveModel 인스턴스를 만드는 과정에서 LiveGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.



// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

LiveModel 인스턴스를 만드는 과정에서 LiveGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
var liveGenerationConfig = new LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: new [] { ResponseModality.Audio },
  speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir"),
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig: liveGenerationConfig
);

이 페이지의 다음 섹션에서 각 매개변수에 대한 설명을 확인할 수 있습니다.

매개변수 설명 (Gemini)

다음은 사용 가능한 매개변수의 대략적인 개요입니다(해당하는 경우). Gemini Developer API 문서에서 매개변수와 값의 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

매개변수 설명 기본값
오디오 타임스탬프
audioTimestamp

오디오 전용 입력 파일의 타임스탬프 이해를 사용 설정하는 불리언입니다.

generateContent 또는 generateContentStream 호출을 사용하고 입력 유형이 오디오 전용 파일인 경우에만 적용됩니다.

false
후보자 수
candidateCount

반환할 응답 변형의 개수를 지정합니다. 각 요청에 대해 모든 후보의 출력 토큰이 청구되지만 입력 토큰은 한 번만 청구됩니다.

지원되는 값: 1~8 (포함)

generateContent 및 최신 Gemini 모델을 사용하는 경우에만 적용됩니다. Live API 모델과 generateContentStream은 지원되지 않습니다.

1
빈도 페널티
frequencyPenalty 		생성된 대답에 반복적으로 표시되는 토큰을 포함할 확률을 제어합니다.
양수 값은 생성된 콘텐츠에 반복적으로 표시되는 토큰에 페널티를 적용하여 콘텐츠가 반복될 가능성을 줄입니다. 		---
최대 출력 토큰
maxOutputTokens 		대답에서 생성될 수 있는 최대 토큰 수를 지정합니다. ---
상태 페널티
presencePenalty 		생성된 대답에 이미 표시된 토큰을 포함할 확률을 제어합니다.
양수 값은 생성된 콘텐츠에 이미 표시된 토큰에 페널티를 적용하여 다양한 콘텐츠가 생성될 가능성을 높입니다. 		---
중지 시퀀스
stopSequences

문자열 중 하나가 응답에서 발견되면 모델에 콘텐츠 생성을 중지하도록 지시하는 문자열 목록을 지정합니다.

GenerativeModel 구성을 사용하는 경우에만 적용됩니다.

---
온도
temperature 		대답의 무작위성을 제어합니다.
온도가 낮을수록 더 결정적인 대답이 나오고, 온도가 높을수록 더 다양하거나 창의적인 대답이 나옵니다. 		모델에 따라 다름
Top-K
topK 		생성된 콘텐츠에 사용되는 확률이 가장 높은 단어의 수를 제한합니다.
Top-K 값이 1이면 다음으로 선택된 토큰이 모델의 어휘에 포함된 모든 토큰 중에서 가장 확률이 높다는 의미입니다. 반면에 Top-K 값이 n이면 다음 토큰이 가장 확률이 높은 n개 토큰 중에서 선택된다는 의미입니다(모두 설정된 온도에 기반함). 		모델에 따라 다름
Top-P
topP 		생성된 콘텐츠의 다양성을 제어합니다.
토큰은 확률의 합이 Top-P 값과 같아질 때까지 확률이 가장 높은 것부터 (위의 Top-K 참조) 가장 낮은 것까지 선택됩니다. 		모델에 따라 다름
대답 모달리티
responseModality

Gemini 모델에서 Live API 또는 네이티브 멀티모달 출력을 사용할 때 스트리밍된 출력의 유형(예: 텍스트, 오디오, 이미지)을 지정합니다.

Live API 및 LiveModel 구성을 사용하는 경우 또는 멀티모달 출력이 가능한 Gemini 모델을 사용하는 경우에만 적용됩니다.

---
음성
speechConfig

Live API를 사용할 때 스트리밍된 오디오 출력에 사용되는 음성을 지정합니다.

Live API 및 LiveModel 구성을 사용하는 경우에만 적용됩니다.

Puck


Imagen 모델 구성

Imagen API 제공업체를 클릭하여 이 페이지에서 제공업체별 콘텐츠와 코드를 확인합니다.

이 섹션에서는 Imagen 모델과 함께 사용할 구성을 설정하는 방법을 보여주고 각 매개변수에 관한 설명을 제공합니다.

모델 구성 (Imagen) 설정

구성은 인스턴스의 수명 동안 유지됩니다. 다른 구성을 사용하려면 해당 구성으로 새 ImagenModel 인스턴스를 만드세요.

Swift

ImagenModel 인스턴스를 만드는 과정에서 ImagenGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


import FirebaseAI

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: .landscape16x9,
  imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
  addWatermark: false
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
  modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

ImagenModel 인스턴스를 만드는 과정에서 ImagenGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig {
    negativePrompt = "frogs",
    numberOfImages = 2,
    aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
    imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
    addWatermark = false
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

ImagenModel 인스턴스를 만드는 과정에서 ImagenGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNegativePrompt("frogs")
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .imagenModel(
                    "IMAGEN_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

ImagenModel 인스턴스를 만드는 과정에서 ImagenGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
  addWatermark: false
};

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

ImagenModel 인스턴스를 만드는 과정에서 ImagenGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: 'frogs',
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
  addWatermark: false
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
  model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

ImagenModel 인스턴스를 만드는 과정에서 ImagenGenerationConfig의 매개변수 값을 설정합니다.


using Firebase.AI;

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new ImagenGenerationConfig(
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.Landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.Jpeg(100)
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetImagenModel(
  modelName: "imagen-4.0-generate-001",
  generationConfig: config
);

// ...

이 페이지의 다음 섹션에서 각 매개변수에 대한 설명을 확인할 수 있습니다.

매개변수 설명 (Imagen)

다음은 사용 가능한 매개변수의 대략적인 개요입니다(해당하는 경우). Google Cloud 문서에서 매개변수와 값의 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

매개변수 설명 기본값
부정 프롬프트
negativePrompt 		생성된 이미지에서 생략할 항목에 대한 설명

이 매개변수는 아직 imagen-3.0-generate-002에서 지원되지 않습니다.

---
결과 수
numberOfImages 		요청별로 반환되는 생성된 이미지 수 기본값은 이미지 1개입니다.
가로세로 비율
aspectRatio 		생성된 이미지의 너비 대 높이 비율 기본값은 정사각형 (1:1)입니다.
이미지 형식
imageFormat 		생성된 이미지의 이미지 형식 (MIME 유형) 및 압축 수준과 같은 출력 옵션 기본 MIME 유형은 PNG입니다.
기본 압축은 75입니다 (MIME 유형이 JPEG로 설정된 경우).
워터마크
addWatermark 		생성된 이미지에 표시되지 않는 디지털 워터마크 (SynthID라고 함)를 추가할지 여부 기본값은 true입니다.
인물 생성
personGeneration 		모델에서 사람을 생성할 수 있는지 여부 기본값은 모델에 따라 다름
안전 속성 포함
includeSafetyAttributes 		필터링되지 않은 입력 및 출력에 대한 응답에서 안전 속성 목록에 대해 반올림된 책임감 있는 AI 점수를 사용 설정할지 여부입니다.

안전 속성 카테고리: "Death, Harm & Tragedy", "Firearms & Weapons", "Hate", "Health", "Illicit Drugs", "Politics", "Porn", "Religion & Belief", "Toxic", "Violence", "Vulgarity", "War & Conflict".

기본값은 false입니다.


콘텐츠 생성을 제어하는 기타 옵션

  • 프롬프트 디자인에 대해 자세히 알아보세요. 모델이 내 요구사항에 맞는 출력을 생성하도록 영향을 줄 수 있습니다.
  • 안전 설정을 사용하여 증오심 표현, 성적인 콘텐츠 등 유해하다고 간주될 수 있는 대답을 받을 가능성을 조정합니다.
  • 시스템 요청 사항을 설정하여 모델의 동작을 조정합니다. 이 기능은 모델이 최종 사용자의 추가 안내에 노출되기 전에 추가하는 서문과 같습니다.
  • 프롬프트와 함께 응답 스키마를 전달하여 특정 출력 스키마를 지정합니다. 이 기능은 JSON 출력을 생성할 때 가장 일반적으로 사용되지만 분류 작업(예: 모델이 특정 라벨이나 태그를 사용하도록 하려는 경우)에도 사용할 수 있습니다.