Prompt API

Thomas Steiner

Alexandra Klepper

पब्लिश किया गया: 20 मई, 2025, पिछली बार अपडेट किया गया: 21 जुलाई, 2025

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

वेब ऐप्लिकेशन या वेबसाइट में, Prompt API का इस्तेमाल कई तरीकों से किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, ये बनाए जा सकते हैं:

• एआई की मदद से खोज करने की सुविधा: किसी वेब पेज के कॉन्टेंट के आधार पर सवालों के जवाब पाना.
• आपकी दिलचस्पी के हिसाब से खबरों के फ़ीड: ऐसा फ़ीड बनाएं जो लेखों को कैटगरी के हिसाब से डाइनैमिक तौर पर बांटता हो. साथ ही, उपयोगकर्ताओं को उस कॉन्टेंट को फ़िल्टर करने की अनुमति देता हो.

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

Prompt API का इस्तेमाल करना

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

यह पता लगाने के लिए कि मॉडल इस्तेमाल के लिए तैयार है या नहीं, LanguageModel.availability() को कॉल करें. अगर availability() का जवाब downloadable था, तो डाउनलोड होने की प्रोसेस के बारे में सुनो और उपयोगकर्ता को इसकी जानकारी दो. ऐसा इसलिए, क्योंकि डाउनलोड होने में समय लग सकता है.

const availability = await LanguageModel.availability();

भाषा मॉडल को डाउनलोड और इंस्टैंटिएट करने के लिए, उपयोगकर्ता के ऐक्टिवेशन की जांच करें. इसके बाद, एसिंक्रोनस LanguageModel.create() फ़ंक्शन को कॉल करें.

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

मॉडल के पैरामीटर

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

• defaultTopK: डिफ़ॉल्ट टॉप-के वैल्यू.
• maxTopK: यह टॉप-के की ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू है.
• defaultTemperature: डिफ़ॉल्ट तापमान.
• maxTemperature: ज़्यादा से ज़्यादा तापमान.

await LanguageModel.params();
// {defaultTopK: 3, maxTopK: 128, defaultTemperature: 1, maxTemperature: 2}

सेशन बनाना

Prompt API के चालू होने के बाद, create() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके एक सेशन बनाया जाता है.

हर सेशन को topK और temperature के साथ पसंद के मुताबिक बनाया जा सकता है. इसके लिए, विकल्प ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल किया जाता है. हालांकि, यह ऑब्जेक्ट इस्तेमाल करना ज़रूरी नहीं है. इन पैरामीटर की डिफ़ॉल्ट वैल्यू, LanguageModel.params() से मिलती 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 विकल्पों वाला ऑब्जेक्ट भी signal फ़ील्ड लेता है. इससे आपको सेशन को खत्म करने के लिए AbortSignal पास करने की सुविधा मिलती है.

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

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

शुरुआती प्रॉम्प्ट के साथ कॉन्टेक्स्ट जोड़ना

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

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 का इस्तेमाल करके जवाबों को सीमित करना

मॉडल के पिछले जवाबों के बारे में ज़्यादा जानकारी देने के लिए, पिछली भूमिकाओं के साथ-साथ "assistant" की भूमिका भी 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, आपको नया जवाब पाने का अनुरोध करने के बजाय, "assistant"-रोल के जवाब वाले मैसेज के कुछ हिस्से को पहले से भरना पड़ सकता है. इससे भाषा मॉडल को किसी खास फ़ॉर्मैट में जवाब देने के लिए गाइड किया जा सकता है. इसके 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 जोड़ना

जवाब जनरेट होने में कुछ समय लग सकता है. खास तौर पर, मल्टीमॉडल इनपुट का इस्तेमाल करके प्रॉम्प्ट देने पर ऐसा हो सकता है. सेशन को पॉप्युलेट करने के लिए, पहले से तय किए गए प्रॉम्प्ट को पहले से भेजना फ़ायदेमंद हो सकता है. इससे मॉडल को प्रोसेसिंग शुरू करने में मदद मिलती है.

initialPrompts, सेशन बनाने के दौरान काम आते हैं. हालांकि, सेशन बनने के बाद, ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट देने के लिए, prompt() या promptStreaming() तरीकों के साथ-साथ append() तरीके का भी 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 मिला प्रॉमिस तब पूरा होता है, जब प्रॉम्प्ट की पुष्टि हो जाती है, उसे प्रोसेस कर लिया जाता है, और सेशन में जोड़ दिया जाता है. अगर प्रॉम्प्ट को नहीं जोड़ा जा सकता, तो प्रॉमिस को अस्वीकार कर दिया जाता है.

सेशन के बने रहने की अवधि और सीमाएं

हर सेशन में, बातचीत के संदर्भ को ट्रैक किया जाता है. पिछले इंटरैक्शन को आने वाले इंटरैक्शन के लिए ध्यान में रखा जाता है. ऐसा तब तक होता है, जब तक सेशन की कॉन्टेक्स्ट विंडो पूरी नहीं हो जाती.

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);

हर सेशन में, प्रोसेस किए जा सकने वाले टोकन की संख्या तय होती है. इस सीमा तक पहुंचने की अपनी प्रोग्रेस देखने के लिए, यहां जाएं:

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

JSON स्कीमा पास करना

वैल्यू के तौर पर JSON स्कीमा पास करने के लिए, responseConstraint फ़ील्ड को prompt() या promptStreaming() तरीके में जोड़ें. इसके बाद, Prompt API के साथ स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का इस्तेमाल किया जा सकता है.

यहां दिए गए उदाहरण में, JSON स्कीमा यह पक्का करता है कि मॉडल, दिए गए मैसेज को पॉटरी से जुड़ा है या नहीं, यह बताने के लिए true या false के साथ जवाब दे.

const session = await LanguageModel.create();

const schema = {
  "type": "boolean"
};

const post = "Mugs and ramen bowls, both a bit smaller than intended, but that
happens with reclaim. Glaze crawled the first time around, but pretty happy
with it after refiring.";

const result = await session.prompt(
  `Is this post about pottery?\n\n${post}`,
  {
    responseConstraint: schema,
  }
);
console.log(JSON.parse(result));
// true

आपके पास, मॉडल को भेजे गए मैसेज में JSON स्कीमा या रेगुलर एक्सप्रेशन शामिल करने का विकल्प होता है. इससे इनपुट कोटा का कुछ हिस्सा इस्तेमाल होता है. responseConstraint को session.measureInputUsage() विकल्प पास करके, यह मेज़र किया जा सकता है कि यह इनपुट कोटा का कितना हिस्सा इस्तेमाल करेगा.

omitResponseConstraintInput विकल्प का इस्तेमाल करके, इस व्यवहार से बचा जा सकता है. अगर आपको ऐसा करना है, तो हमारा सुझाव है कि आप प्रॉम्प्ट में कुछ निर्देश शामिल करें:

const result = await session.prompt(`
  Summarize this feedback into a rating between 0-5. Only output a JSON
  object { rating }, with a single property whose value is a number:
  The food was delicious, service was excellent, will recommend.
`, { responseConstraint: schema, omitResponseConstraintInput: true });

किसी सेशन की कॉपी बनाना

संसाधनों को बनाए रखने के लिए, clone() फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, किसी मौजूदा सेशन को क्लोन किया जा सकता है. बातचीत का कॉन्टेक्स्ट रीसेट हो जाता है, लेकिन शुरुआती प्रॉम्प्ट में कोई बदलाव नहीं होता. clone() फ़ंक्शन, signal फ़ील्ड के साथ एक वैकल्पिक विकल्प ऑब्जेक्ट लेता है. इसकी मदद से, क्लोन किए गए सेशन को बंद करने 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 देना

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

स्ट्रीम नहीं किया गया आउटपुट

अगर आपको कम शब्दों में 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 आपको मॉडल से मिलने वाले जवाबों के कुछ हिस्से दिखते हैं. promptStreaming() फ़ंक्शन, ReadableStream दिखाता 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 देना बंद करें

prompt() और promptStreaming(), दोनों में signal फ़ील्ड के साथ एक वैकल्पिक दूसरा पैरामीटर स्वीकार किया जाता है. इससे आपको प्रॉम्प्ट दिखाना बंद करने की सुविधा मिलती है.

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

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

किसी सेशन को खत्म करना

अगर आपको अब सेशन की ज़रूरत नहीं है, तो destroy() को कॉल करके संसाधनों को रिलीज़ करें. सेशन खत्म होने के बाद, उसका इस्तेमाल नहीं किया जा सकता. साथ ही, चल रही किसी भी प्रोसेस को रोक दिया जाता है. अगर आपको मॉडल को बार-बार 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 choosing between a t-shirt
  and a polo."
);

मल्टीमोडल की सुविधाएं

Prompt API के ऑरिजिन ट्रायल में, ऑडियो और इमेज के इनपुट इस्तेमाल किए जा सकते हैं. एपीआई, टेक्स्ट के तौर पर आउटपुट दिखाता है.

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

• इस कुकी का इस्तेमाल, उपयोगकर्ताओं को चैट ऐप्लिकेशन में भेजे गए ऑडियो मैसेज को टेक्स्ट में बदलने की अनुमति देने के लिए किया जाता है.
• अपनी वेबसाइट पर अपलोड की गई किसी इमेज के बारे में जानकारी दें, ताकि उसका इस्तेमाल कैप्शन या वैकल्पिक टेक्स्ट में किया जा सके.

const session = await LanguageModel.create({
  // { type: 'text' } only required when including expected input languages.
  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 an 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 },
    ],
  },
]);

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

परफ़ॉर्मेंस रणनीति

वेब के लिए Prompt API को अब भी डेवलप किया जा रहा है. इस एपीआई को बनाते समय, बेहतर परफ़ॉर्मेंस के लिए सेशन मैनेजमेंट से जुड़े सबसे सही तरीके देखें.

अनुमतियों की नीति, iframe, और वेब वर्कर

डिफ़ॉल्ट रूप से, Prompt API सिर्फ़ टॉप-लेवल की विंडो और उनके एक ही ऑरिजिन वाले iframe के लिए उपलब्ध होता है. एपीआई का ऐक्सेस, क्रॉस-ऑरिजिन iframe को सौंपा जा सकता है. इसके लिए, अनुमति से जुड़ी नीति allow="" एट्रिब्यूट का इस्तेमाल करें:

<!--
  The hosting site at https://main.example.com can grant a cross-origin iframe
  at https://cross-origin.example.com/ access to the Prompt API by
  setting the `allow="language-model"` attribute.
-->
<iframe src="https://cross-origin.example.com/" allow="language-model"></iframe>

फ़िलहाल, Prompt API, वेब वर्कर के लिए उपलब्ध नहीं है. ऐसा इसलिए है, क्योंकि अनुमतियों की नीति की स्थिति की जांच करने के लिए, हर वर्कर के लिए ज़िम्मेदार दस्तावेज़ तैयार करना मुश्किल है.

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