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Bard & Googleスプレッド & AI Studioでチーム「Gemini」

owlet_notes99.9

「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。

Bard の回答

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。

Googleスプレッドシートにエクスポート

「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。

Structured prompt

「Actions」→「Import examples」でGoogleスプレッドシートをインポートします。

Import examples

先ほど用意したスプレッドシートを選択します。

インポート

「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列かoutput列かを指定

「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。

New output columnでoutput列を追加

Gemini Pro使用

なお、使用しているLLMは「Gemini Pro」です。

画面右でLLM選択（現状Gemini  ProかGemini Pro Vision）

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。

Test your promptに入力

「RUN」=推論実行します。

RUN（推論実行）

推論結果（output）が出ます。

●若い世代向け

若い世代向け推論結果

●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）

シニア世代向けのスプレッドシートをインポート
シニア世代向け推論結果

Get Python code

画面右上の「Get code」からPythonコードを取得できます。

Pythonコード取得
"""
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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