Prompt API

Thomas Steiner

Alexandra Klepper

पब्लिश किया गया: 20 मई, 2025

जानकारी देने वाला चिप	वेब	एक्सटेंशन	Chrome का स्टेटस	प्रयोजन
GitHub	ऑरिजिन ट्रायल में	Chrome 138	देखें	एक्सपेरिमेंट करने का इंटेंट

Prompt API की मदद से, ब्राउज़र में Gemini Nano को आम भाषा में अनुरोध भेजे जा सकते हैं.

Prompt API का इस्तेमाल कई तरीकों से किया जा सकता है. वेब ऐप्लिकेशन या वेबसाइट में, ये चीज़ें बनाई जा सकती हैं:

• एआई की मदद से की जाने वाली खोज: वेब पेज के कॉन्टेंट के आधार पर सवालों के जवाब पाना.
• आपकी पसंद के मुताबिक खबरों के फ़ीड: ऐसा फ़ीड बनाएं जो लेखों को कैटगरी के हिसाब से डाइनैमिक तौर पर बांटता हो और उपयोगकर्ताओं को उस कॉन्टेंट को फ़िल्टर करने की अनुमति देता हो.

ये सिर्फ़ कुछ संभावनाएं हैं. हमें यह देखने में खुशी होगी कि आपने क्या बनाया है.

Prompt API का इस्तेमाल करना

इस एपीआई का इस्तेमाल करने से पहले, जनरेटिव एआई के इस्तेमाल से जुड़ी पाबंदी की Google की नीति स्वीकार करें.

LanguageModel नेमस्पेस में आपके लिए दो फ़ंक्शन उपलब्ध हैं:

• availability() पर क्लिक करके देखें कि मॉडल में कौनसे फ़ंक्शन हैं और वह उपलब्ध है या नहीं.
• create() का इस्तेमाल करके, भाषा मॉडल सेशन शुरू करें.

मॉडल डाउनलोड

Prompt API, Chrome में Gemini Nano मॉडल का इस्तेमाल करता है. एपीआई, Chrome में पहले से मौजूद होता है. हालांकि, जब कोई ऑरिजिन पहली बार एपीआई का इस्तेमाल करता है, तो मॉडल को अलग से डाउनलोड किया जाता है.

यह पता लगाने के लिए कि मॉडल इस्तेमाल के लिए तैयार है या नहीं, असाइनोक्रोनस LanguageModel.availability() फ़ंक्शन को कॉल करें. इससे इनमें से कोई एक जवाब मिलना चाहिए:

• "unavailable" का मतलब है कि लागू करने की सुविधा, अनुरोध किए गए विकल्पों के साथ काम नहीं करती या भाषा मॉडल को प्रॉम्प्ट करने की सुविधा काम नहीं करती.
• "downloadable" का मतलब है कि लागू करने की सुविधा, अनुरोध किए गए विकल्पों के साथ काम करती है. हालांकि, उन विकल्पों का इस्तेमाल करके सेशन बनाने से पहले, उसे कुछ डाउनलोड करना होगा. उदाहरण के लिए, भाषा मॉडल या फ़ाइन-ट्यूनिंग.
• "downloading" का मतलब है कि लागू करने की सुविधा, अनुरोध किए गए विकल्पों के साथ काम करती है. हालांकि, उन विकल्पों का इस्तेमाल करके सेशन बनाने से पहले, डाउनलोड की जा रही प्रोसेस को पूरा करना होगा.
• "available" का मतलब है कि लागू करने की प्रोसेस में, अनुरोध किए गए विकल्पों का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके लिए, आपको कोई नया डाउनलोड करने की ज़रूरत नहीं है.

मॉडल डाउनलोड करने और भाषा मॉडल सेशन बनाने के लिए, एक साथ काम न करने वाले LanguageModel.create() फ़ंक्शन को कॉल करें. अगर availability() के लिए जवाब 'downloadable' है, तो डाउनलोड की प्रोग्रेस सुनना सबसे सही तरीका है. इस तरह, डाउनलोड में लगने वाले समय के बारे में उपयोगकर्ता को सूचना दी जा सकती है.

const session = await LanguageModel.create({
  monitor(m) {
    m.addEventListener('downloadprogress', (e) => {
      console.log(`Downloaded ${e.loaded * 100}%`);
    });
  },
});

मॉडल की सुविधाएं

params() फ़ंक्शन, आपको भाषा मॉडल के पैरामीटर के बारे में बताता है. ऑब्जेक्ट में ये फ़ील्ड होते हैं:

• defaultTopK: डिफ़ॉल्ट top-K वैल्यू (डिफ़ॉल्ट: 3).
• maxTopK: सबसे ज़्यादा टॉप-K वैल्यू (8).
• defaultTemperature: डिफ़ॉल्ट तापमान (1.0). तापमान की वैल्यू, 0.0 से 2.0 के बीच होनी चाहिए.
• maxTemperature: ज़्यादा से ज़्यादा तापमान.

await LanguageModel.params();
// {defaultTopK: 3, maxTopK: 8, defaultTemperature: 1, maxTemperature: 2}

सेशन बनाना

Prompt API के चलने के बाद, create() फ़ंक्शन की मदद से सेशन बनाया जाता है. prompt() या promptStreaming() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, मॉडल को प्रॉम्प्ट किया जा सकता है.

अपने सेशन को पसंद के मुताबिक बनाना

हर सेशन को topK और temperature के साथ पसंद के मुताबिक बनाया जा सकता है. इसके लिए, वैकल्पिक ऑप्टेशन ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करें. इन पैरामीटर की डिफ़ॉल्ट वैल्यू, LanguageModel.params() से रिटर्न की जाती हैं.

const params = await LanguageModel.params();
// Initializing a new session must either specify both `topK` and
// `temperature` or neither of them.
const slightlyHighTemperatureSession = await LanguageModel.create({
  temperature: Math.max(params.defaultTemperature * 1.2, 2.0),
  topK: params.defaultTopK,
});

create() फ़ंक्शन के वैकल्पिक विकल्प ऑब्जेक्ट में signal फ़ील्ड भी होता है. इससे, सेशन को खत्म करने के लिए AbortSignal पास किया जा सकता है.

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

const session = await LanguageModel.create({
  signal: controller.signal,
});

शुरुआती प्रॉम्प्ट

शुरुआती प्रॉम्प्ट की मदद से, भाषा मॉडल को पिछले इंटरैक्शन के बारे में जानकारी दी जा सकती है. उदाहरण के लिए, ब्राउज़र को रीस्टार्ट करने के बाद, उपयोगकर्ता को सेव किए गए सेशन को फिर से शुरू करने की अनुमति देने के लिए.

const session = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [
    { role: 'system', content: 'You are a helpful and friendly assistant.' },
    { role: 'user', content: 'What is the capital of Italy?' },
    { role: 'assistant', content: 'The capital of Italy is Rome.' },
    { role: 'user', content: 'What language is spoken there?' },
    {
      role: 'assistant',
      content: 'The official language of Italy is Italian. [...]',
    },
  ],
});

प्रीफ़िक्स देकर जवाबों को सीमित करना

मॉडल के पिछले जवाबों के बारे में ज़्यादा जानकारी देने के लिए, पिछली भूमिकाओं के अलावा एक नई "assistant" भूमिका जोड़ी जा सकती है. उदाहरण के लिए:

const followup = await session.prompt([
  {
    role: "user",
    content: "I'm nervous about my presentation tomorrow"
  },
  {
    role: "assistant"
    content: "Presentations are tough!"
  }
]);

कुछ मामलों में, नए जवाब का अनुरोध करने के बजाय, "assistant"-रोल के जवाब वाले मैसेज का कुछ हिस्सा पहले से भरा जा सकता है. इससे, भाषा मॉडल को किसी खास जवाब के फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करने के लिए, दिशा-निर्देश देने में मदद मिल सकती है. ऐसा करने के लिए, "assistant"-रोल वाले मैसेज के आखिर में prefix: true जोड़ें. उदाहरण के लिए:

const characterSheet = await session.prompt([
  {
    role: 'user',
    content: 'Create a TOML character sheet for a gnome barbarian',
  },
  {
    role: 'assistant',
    content: '```toml\n',
    prefix: true,
  },
]);

मैसेज में जानकारी जोड़ने के लिए, बोलकर निर्देश देने की ज़रूरत नहीं है

अनुमान लगाने में कुछ समय लग सकता है. खास तौर पर, जब कई तरह के इनपुट के साथ प्रॉम्प्ट किया जाता है. सेशन को पॉप्युलेट करने के लिए, पहले से तय किए गए प्रॉम्प्ट भेजना फ़ायदेमंद हो सकता है, ताकि मॉडल को प्रोसेसिंग शुरू करने में मदद मिल सके.

initialPrompts, सेशन बनाने के दौरान काम के होते हैं. हालांकि, सेशन बनने के बाद, ज़रूरत के हिसाब से अतिरिक्त प्रॉम्प्ट देने के लिए, prompt() या promptStreaming() के साथ-साथ append() का इस्तेमाल किया जा सकता है.

उदाहरण के लिए:

const session = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [
    {
      role: 'system',
      content:
        'You are a skilled analyst who correlates patterns across multiple images.',
    },
  ],
  expectedInputs: [{ type: 'image' }],
});

fileUpload.onchange = async () => {
  await session.append([
    {
      role: 'user',
      content: [
        {
          type: 'text',
          value: `Here's one image. Notes: ${fileNotesInput.value}`,
        },
        { type: 'image', value: fileUpload.files[0] },
      ],
    },
  ]);
};

analyzeButton.onclick = async (e) => {
  analysisResult.textContent = await session.prompt(userQuestionInput.value);
};

append() से मिलने वाला प्रॉमिस, प्रॉम्प्ट की पुष्टि होने, प्रोसेस होने, और सेशन में जोड़ने के बाद पूरा होता है. अगर प्रॉम्प्ट को जोड़ा नहीं जा सकता, तो वादा अस्वीकार कर दिया जाता है.

सत्र की सीमाएं

किसी भाषा मॉडल के सेशन में, ज़्यादा से ज़्यादा उतने ही टोकन प्रोसेस किए जा सकते हैं जितने उसमें सेट किए गए हैं. सेशन ऑब्जेक्ट पर इन प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करके, इस्तेमाल की गई संख्या और उस सीमा तक पहुंचने की प्रोग्रेस देखी जा सकती है:

console.log(`${session.inputUsage}/${session.inputQuota}`);

सेशन का जारी रहना

हर सेशन, बातचीत के संदर्भ को ट्रैक करता है. सेशन की कॉन्टेक्स्ट विंडो पूरी होने तक, पिछले इंटरैक्शन को आने वाले समय के इंटरैक्शन के लिए ध्यान में रखा जाता है.

const session = await LanguageModel.create({
  initialPrompts: [
    {
      role: 'system',
      content:
        'You are a friendly, helpful assistant specialized in clothing choices.',
    },
  ],
});

const result1 = await session.prompt(
  'What should I wear today? It is sunny. I am unsure between a t-shirt and a polo.',
);
console.log(result1);

const result2 = await session.prompt(
  'That sounds great, but oh no, it is actually going to rain! New advice?',
);
console.log(result2);

किसी सेशन का क्लोन बनाना

संसाधनों को सुरक्षित रखने के लिए, clone() फ़ंक्शन की मदद से किसी मौजूदा सेशन का क्लोन बनाया जा सकता है. बातचीत का कॉन्टेक्स्ट रीसेट हो जाता है, लेकिन शुरुआती प्रॉम्प्ट पहले जैसा ही रहता है. clone() फ़ंक्शन, signal फ़ील्ड के साथ एक वैकल्पिक विकल्प ऑब्जेक्ट लेता है. इससे, क्लोन किए गए सेशन को मिटाने के लिए AbortSignal पास किया जा सकता है.

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

const clonedSession = await session.clone({
  signal: controller.signal,
});

मॉडल को प्रॉम्प्ट करना

prompt() या promptStreaming() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, मॉडल को प्रॉम्प्ट किया जा सकता है.

स्ट्रीम न किया गया आउटपुट

अगर आपको छोटा जवाब चाहिए, तो prompt() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करें. यह फ़ंक्शन, जवाब उपलब्ध होने पर उसे दिखाता है.

// Start by checking if it's possible to create a session based on the
// availability of the model, and the characteristics of the device.
const { defaultTemperature, maxTemperature, defaultTopK, maxTopK } =
  await LanguageModel.params();

const available = await LanguageModel.availability();

if (available !== 'unavailable') {
  const session = await LanguageModel.create();

  // Prompt the model and wait for the whole result to come back.
  const result = await session.prompt('Write me a poem!');
  console.log(result);
}

स्ट्रीम किया गया आउटपुट

अगर आपको लंबा जवाब चाहिए, तो आपको promptStreaming() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करना चाहिए. इससे, मॉडल से मिलने वाले नतीजों को आंशिक तौर पर दिखाया जा सकता है. promptStreaming() फ़ंक्शन से ReadableStream मिलता है.

const { defaultTemperature, maxTemperature, defaultTopK, maxTopK } =
  await LanguageModel.params();

const available = await LanguageModel.availability();
if (available !== 'unavailable') {
  const session = await LanguageModel.create();

  // Prompt the model and stream the result:
  const stream = session.promptStreaming('Write me an extra-long poem!');
  for await (const chunk of stream) {
    console.log(chunk);
  }
}

प्रॉम्प्ट को चलाना बंद करना

prompt() और promptStreaming(), दोनों में signal फ़ील्ड के साथ एक वैकल्पिक दूसरा पैरामीटर स्वीकार किया जाता है. इससे प्रॉम्प्ट चलाने की सुविधा बंद की जा सकती है.

const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();

const result = await session.prompt('Write me a poem!', {
  signal: controller.signal,
});

सेशन खत्म करना

अगर आपको अब सेशन की ज़रूरत नहीं है, तो मुफ़्त संसाधनों के लिए destroy() को कॉल करें. जब किसी सेशन को मिटा दिया जाता है, तो उसका इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. साथ ही, चल रहे किसी भी एक्सीक्यूशन को रोक दिया जाता है. अगर आपको मॉडल को अक्सर प्रॉम्प्ट करना है, तो सेशन को चालू रखें. ऐसा इसलिए, क्योंकि सेशन बनाने में कुछ समय लग सकता है.

await session.prompt(
  "You are a friendly, helpful assistant specialized in clothing choices."
);

session.destroy();

// The promise is rejected with an error explaining that
// the session is destroyed.
await session.prompt(
  "What should I wear today? It is sunny, and I am unsure between a
  t-shirt and a polo."
);

मल्टीमोडल सुविधाएं

Prompt API, Chrome 138 Canary में ऑडियो और इमेज इनपुट की सुविधा देता है. इससे, स्थानीय तौर पर एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है. एपीआई, टेक्स्ट आउटपुट दिखाता है.

इन सुविधाओं की मदद से, ये काम किए जा सकते हैं:

• उपयोगकर्ताओं को चैट ऐप्लिकेशन में भेजे गए ऑडियो मैसेज को लिखाई में बदलने की अनुमति दें.
• कैप्शन या वैकल्पिक टेक्स्ट में इस्तेमाल करने के लिए, अपनी वेबसाइट पर अपलोड की गई इमेज के बारे में बताएं.

const session = await LanguageModel.create({
  // { type: "text" } is not necessary to include explicitly, unless
  // you also want to include expected input languages for text.
  expectedInputs: [{ type: 'audio' }, { type: 'image' }],
});

const referenceImage = await (await fetch('/reference-image.jpeg')).blob();
const userDrawnImage = document.querySelector('canvas');

const response1 = await session.prompt([
  {
    role: 'user',
    content: [
      {
        type: 'text',
        value:
          'Give a helpful artistic critique of how well the second image matches the first:',
      },
      { type: 'image', value: referenceImage },
      { type: 'image', value: userDrawnImage },
    ],
  },
]);

console.log(response1);

const audioBlob = await captureMicrophoneInput({ seconds: 10 });

const response2 = await session.prompt([
  {
    role: 'user',
    content: [
      { type: 'text', value: 'My response to your critique:' },
      { type: 'audio', value: audioBlob },
    ],
  },
]);

मल्टीमोडल डेमो

ऑडियो इनपुट के साथ Prompt API का इस्तेमाल करने के लिए, Mediarecorder Audio Prompt का डेमो देखें. साथ ही, इमेज इनपुट के साथ Prompt API का इस्तेमाल करने के लिए, Canvas Image Prompt का डेमो देखें.

परफ़ॉर्मेंस की रणनीति

वेब के लिए Prompt API को अब भी डेवलप किया जा रहा है. इस एपीआई को बनाने के दौरान, बेहतर परफ़ॉर्मेंस के लिए, सेशन मैनेजमेंट के सबसे सही तरीकों को देखें.

सुझाव/राय दें या शिकायत करें

आपके सुझाव, शिकायत या राय से हमें इस एपीआई के आने वाले समय के बारे में जानकारी मिलती है. साथ ही, Gemini Nano को बेहतर बनाने में भी मदद मिलती है. इससे, खास टास्क के लिए एपीआई भी बन सकते हैं. जैसे, ऑडियो को लेख में बदलने या इमेज की जानकारी देने के लिए एपीआई. इससे हम आपकी और आपके उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों को पूरा कर पाएंगे.

हिस्सा लेना और सुझाव, शिकायत या राय शेयर करना

आपके सुझाव, राय, और शिकायतों से, इस एपीआई और पहले से मौजूद सभी एआई एपीआई के आने वाले वर्शन को बनाने और लागू करने के तरीके पर सीधा असर पड़ सकता है.

• रिलीज़ से पहले ऐप्लिकेशन को आज़माने की सुविधा देने वाले कार्यक्रम में शामिल हों.
• Chrome में इस सुविधा को लागू करने के बारे में सुझाव/राय देने या शिकायत करने के लिए, गड़बड़ी की शिकायत या सुविधा का अनुरोध करें.
• एपीआई के शेप के बारे में अपनी राय देने के लिए, किसी मौजूदा समस्या पर टिप्पणी करें या Prompt API के GitHub डेटाबेस में जाकर कोई नई समस्या दर्ज करें.
• वेब इनक्यूबेटर कम्यूनिटी ग्रुप में शामिल होकर, स्टैंडर्ड बनाने की प्रोसेस में हिस्सा लें.