Otimizar comandos

Este documento descreve como usar o otimizador de comandos da Gemini Enterprise Agent Platform para otimizar automaticamente a performance de comandos melhorando as instruções do sistema para um conjunto de comandos.

O otimizador de comandos da Agent Platform pode ajudar você a melhorar seus comandos rapidamente em grande escala, sem precisar reescrever manualmente instruções do sistema ou comandos individuais. Isso é útil ao mudar entre modelos e quando você quer reutilizar instruções e comandos do sistema.

As seguintes abordagens estão disponíveis para otimizar comandos:

  • O otimizador zero-shoté um otimizador de baixa latência em tempo real que melhora um único comando ou modelo de instrução do sistema. Ele é rápido e não exige nenhuma configuração extra além de fornecer o comando ou a instrução do sistema original. O otimizador zero-shot é independente do modelo e pode melhorar comandos para a maioria dos S3NS modelos. Além disso, ele oferece um modo gemini_nano para otimizar comandos especificamente para modelos menores, como Gemini Nano e Gemma 3n E4B.
  • O otimizador few-shot é um otimizador de baixa latência em tempo real que refina as instruções do sistema analisando exemplos em que a resposta de um modelo não atendeu às expectativas. Ao fornecer exemplos específicos de comandos, respostas de modelos e feedback sobre essas respostas, você pode melhorar sistematicamente a performance dos comandos.
  • O otimizador baseado em dados é um otimizador iterativo no nível da tarefa em lote que melhora os comandos avaliando a resposta do modelo a comandos rotulados de amostra em relação às métricas de avaliação especificadas para o modelo de destino selecionado. Ele é para uma otimização mais avançada que permite configurar os parâmetros de otimização e fornecer alguns exemplos rotulados. Além disso, o otimizador baseado em dados oferece suporte à otimização para modelos do Gemini disponíveis publicamente, como Gemini Nano e Gemma 3n E4B, e modelos personalizados implantados localmente ou no Model Garden da Gemini Enterprise Agent Platform.

Esses métodos estão disponíveis para os usuários pelo Cloud de Confiance console ou pelo SDK da Vertex AI.

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