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GeminiAPI では、ファイル検索ツールを使用して検索拡張生成（RAG）が可能です。ファイル検索では、ユーザーのプロンプトに基づいて関連情報をすばやく取得できるように、データのインポート、チャンク化、インデックス登録が行われます。この情報はモデルにコンテキストとして提供され、モデルはより正確で関連性の高い回答を提供できるようになります。 uploadToFileSearchStoreAPI を使用すると、既存のファイルをファイル検索ストアに直接アップロードできます。また、ファイルを同時に作成する場合は、個別にアップロードしてから importFile を実行します。 ファイル検索ストアに直接アップロードする この例では、ファイルをファイル ストアに直接アップロードする方法を示します。 fromgoogle import genai fromgoogle.genai import
user/.githubリポジトリを使い、FUNDING.ymlやCODE_OF_CONDUCT.mdなどを一括設定するGitHubには username/.github というように .github リポジトリというメタファイルを置くリポジトリが作れます。 たとえば、 username/.github リポジトリに CODE_OF_CONDUCT.md ファイルを置くと、usernameのすべてのリポジトリにそのファイルが反映されます。 CODE_OF_CONDUCT.mdをおいた場合は、次のようにIssueを作る際になどにHelpful resourcesにリンクが表示されるようになります。 もともとこの機能はOrganization(個人アカウントではない)のみで動いていたと思いますが、いつのまにか個人アカウントでも.githubリポジトリが機能するようになっていました。 次のペー
プロンプト設計は、言語モデルから正確で高品質なレスポンスを引き出すプロンプト（自然言語のリクエスト）を作成するプロセスです。 このページでは、GeminiAI モデルを最大限に活用するためのプロンプト設計を開始するための基本的なコンセプト、戦略、ベスト プラクティスについて説明します。 トピック固有のプロンプト ガイド より具体的なプロンプト戦略をお探しですか？その他のプロンプト ガイドについては、以下をご覧ください。 メディア ファイルを使用してプロンプトを表示する Imagen と Gemini ネイティブ画像生成を使用した画像生成のプロンプト 動画生成のプロンプト 他のサンプル プロンプトについては、このガイドで説明したコンセプトの多くをインタラクティブに紹介するプロンプト ギャラリーをご覧ください。 明確で具体的な指示 モデルの動作をカスタマイズする効果的かつ効率的な方法は、明確
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