Sân chơi gợi ý AI
Hãy thử nghiệm API Prompt tích hợp sẵn trên thiết bị của Chrome (Gemini Nano). Điều chỉnh các tham số, truyền phát phản hồi và thử nghiệm định dạng JSON bị giới hạn bởi lược đồ — tất cả đều được thực hiện riêng tư trong trình duyệt của bạn.Môi trường thử nghiệm này sử dụng API Prompt trên thiết bị của Chrome (LanguageModel). Hãy sử dụng phiên bản Chrome dành cho máy tính để bàn mới nhất và bật tính năng này
chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano, sau đó khởi động lại. Mô hình sẽ được tải xuống một lần và chạy hoàn toàn ngoại tuyến — không có gì bạn nhập rời khỏi thiết bị của bạn.
LanguageModelAPI của Nền tảng Web. Nhiệt độ và Top-K được ánh xạ tới các tham số lấy mẫu của mô hình, lời nhắc hệ thống trở thành initialPrompts của phiên, và lược đồ JSON được truyền dưới dạng responseConstraint để buộc xuất ra dữ liệu có cấu trúc.
Câu hỏi thường gặp
Ứng dụng AI Prompt Playground có miễn phí không?
Đúng vậy, nó hoàn toàn miễn phí. Không cần khóa API, không cần tài khoản và không có giới hạn sử dụng, vì mô hình này chạy trên thiết bị của bạn chứ không phải trên dịch vụ đám mây trả phí.
Lời nhắc của tôi có được giữ kín không?
Đúng vậy. Sân chơi sử dụng API Prompt tích hợp sẵn trên thiết bị của Chrome (Gemini Nano), vì vậy mọi thứ bạn nhập đều được xử lý cục bộ trong trình duyệt của bạn. Không có gì bạn viết được gửi đến máy chủ và nó vẫn hoạt động ngoại tuyến sau khi mô hình đã được tải xuống.
Tôi cần những gì để chạy nó?
Sử dụng phiên bản Chrome dành cho máy tính để bàn mới nhất và bật cờ API Prompt trên thiết bị, sau đó khởi động lại trình duyệt. Mô hình sẽ được tải xuống một lần, sau đó quá trình tạo sẽ diễn ra hoàn toàn ngoại tuyến trên máy tính của bạn.
Nhiệt độ và Top-K kiểm soát những gì?
Chúng định hình cách mô hình lấy mẫu từ. Nhiệt độ cao hơn làm cho câu trả lời ngẫu nhiên và sáng tạo hơn, trong khi nhiệt độ thấp hơn giúp chúng tập trung và dễ dự đoán hơn. Thuật toán Top-K giới hạn số lượng từ ứng cử viên được xem xét ở mỗi bước.
Ràng buộc lược đồ JSON hoạt động như thế nào?
Bật tùy chọn JSON và dán JSON Schema. Khi đó, mô hình sẽ buộc phải trả về JSON phù hợp với cấu trúc bạn cung cấp, điều này rất hữu ích để trích xuất các trường có cấu trúc rõ ràng như thuộc tính sản phẩm hoặc nhãn cảm xúc.
Tôi có thể sử dụng nó cho mục đích gì trong thương mại điện tử?
Hãy tạo các bản mẫu nhắc nhở cho mô tả sản phẩm, phản hồi tin nhắn khách hàng, gắn thẻ hoặc phân loại, và kiểm tra kết quả đầu ra một cách riêng tư trước khi tích hợp logic tương tự vào quy trình làm việc của cửa hàng.