"PaLM" (サービス接続)

"PaLM"はバージョン14.1で"GoogleGemini"に置き換えられた．

PaLM APIをWolfram言語で使う．

接続と認証

ServiceConnect["PaLM"]は，PaLM APIへの接続を確立する．それまでに保存された接続が見付かった場合は，それが使われる．それ以外の場合は，新たな認証リクエストが起動される．
この接続の使用には，インターネットのアクセスとGoogleのアカウントが必要である．

リクエスト

リクエスト：

"Completion" — 与えられたプロンプトに対するテキストを完成する．

必須パラメータ：
  • "Prompt"それに対してテキストを完成するプロンプト
    • 任意のパラメータ：
  • "MaxTokens"Automatic生成するトークンの最大数
    "Model"Automatic使用するモデル名
    "N"Automatic返す完成の数（1つから8つ）
    "StopTokens"NoneAPIがさらなるトークンの生成を中止する最大で4つの文字列
    "Temperature"Automaticサンプリング温度（0から1まで）
    "TopProbabilities"Automatic確率が最も高い k 個のクラスだけからサンプリングする
    "TotalProbabilityCutoff"None累積確率が少なくとも p の最も確率が高いクラスからサンプリングする（核サンプリング）
    • リクエスト：

    "Chat" — 与えられたチャット会話に対する応答を作成する

    必須パラメータ：
  • "Messages"会話中のメッセージのリスト
    • 任意のパラメータ：
  • "Model"Automatic使用するモデル名
    "N"Automatic返す完成の数（1つから8つ）
    "Temperature"Automaticサンプリング温度（0から1まで）
    "TopProbabilities"Automatic確率が最も高い k 個のクラスだけからサンプリングする
    "TotalProbabilityCutoff"None累積確率が少なくとも p の最も確率が高いクラスからサンプリングする（核サンプリング）
    • リクエスト：

    "TextEmbedding" — 入力テキストを表す埋込みベクトルを作成する

    必須パラメータ：
  • "Text"モデルが埋込みに変換するテキスト
    • 任意のパラメータ：
  • "Model"Automatic使用するモデル名
    • リクエスト：

    "TokenCount" — プロンプトに対してモデルのトークナイザを実行し，トークン数を返す

    必須パラメータ：
  • "Input"トークン化するテキストまたはメッセージ
    • パラメータ：
  • "Model"Automatic使用するモデル名

    • 例題

    すべて開くすべて閉じる

    例  (2)

    新たな接続を確立する：

    一片のテキストを完成する：

    チャットから応答を生成する：

    スコープ  (11)

    Completion  (3)

    サンプリング温度を変える：

    返す文字数を多くする：

    複数の完成を返す：

    Chat  (3)

    複数のメッセージを含むチャットに応答する：

    サンプリング温度を変える：

    複数の完成を返す：

    TextEmbedding  (2)

    あるテキストのベクトル埋込みを計算する：

    ベクトル埋込み間の距離を計算して意味上の類似点を求める：

    TokenCount  (3)

    文字のプロンプトのトークン数を取得する：

    メッセージプロンプトのトークン数を取得する：

    モデルは，指定されていない場合は自動的に選択される：