發布日期:2024 年 11 月 11 日
擴充功能的提示 API 現已開放源試用,因此您可以建構 Chrome 擴充功能,在瀏覽器中使用 Gemini Nano 這項最高效的語言模型。
搭配 Chrome 擴充功能使用提示 API 的用途相當多元。例如:
- 即時日曆活動:開發 Chrome 擴充功能,自動從網頁中擷取活動詳細資料,讓使用者只需幾個步驟就能建立日曆項目。
- 流暢擷取聯絡人建立可從網站擷取聯絡資訊的擴充功能,方便使用者與商家聯絡,或在聯絡人清單中新增詳細資料。
- 動態內容篩選功能:建立 Chrome 擴充功能,分析新聞文章,並根據使用者定義的主題自動模糊處理或隱藏內容。
以上只是幾個可能的應用情境,我們很期待看到你創造的內容。
可用性
- 加入 Prompt API 來源試用,在 Chrome 131 到 136 之間的版本中執行,使用此 API 建立擴充功能。如果您是 origin trials 的新手,請注意,這是一項開放給所有開發人員參加的限時計畫,可讓您搶先體驗實驗平台功能。開發人員可以進行測試、收集使用者意見回饋,並針對日後推出的版本進行調整。
- 雖然可能會有使用限制,但您可以整合這些功能,進行實時測試並收集使用者意見回饋。我們的目標是在日後疊代這個 API 時提供相關資訊,希望能擴大服務範圍。
- 加入搶先體驗搶先體驗計畫,搶先瞭解全新的內建 AI API,並參與郵寄清單的討論。
參與來源試用
如要在 Chrome 擴充功能中使用提示 API,請按照以下摘錄內容,在 manifest.json
檔案中新增 "aiLanguageModelOriginTrial"
權限,以及擴充功能可能需要的其他權限。
如要為擴充功能申請來源測試,請使用網址 chrome-extension://YOUR_EXTENSION_ID
做為網站來源。例如:chrome-extension://ljjhjaakmncibonnjpaoglbhcjeolhkk
擴充功能 ID 會以動態方式建立,但一旦指派 ID,您可以將 key
屬性新增至資訊清單,強制 ID 保持穩定。
註冊原始試用方案後,您會收到產生的符記,需要將該符記做為陣列傳遞,做為資訊清單中 trial_tokens
欄位的值。請參考程式碼片段示例。
{
"permissions": ["aiLanguageModelOriginTrial"],
"trial_tokens": ["GENERATED_TOKEN"],
}
使用 Prompt API
取得使用 Prompt API 的權限後,即可建構擴充功能。chrome.aiOriginTrial.languageModel
命名空間提供兩個新的擴充函式:
capabilities()
以查看模型的功能和可用性。create()
開始語言模型工作階段。
模型下載
Prompt API 使用 Chrome 中的 Gemini Nano 模型。雖然 API 已內建於 Chrome,但擴充功能第一次使用 API 時,系統會另外下載模型。
如要判斷模型是否已準備就緒,請呼叫非同步 chrome.aiOriginTrial.languageModel.capabilities()
函式。這個方法會傳回 AILanguageModelCapabilities
物件,其中包含 available
欄位,可採用三個可能的值:
'no'
:目前的瀏覽器支援提示 API,但目前無法使用。可能的原因很多,例如可用磁碟空間不足,無法下載模型。'readily'
:目前的瀏覽器支援 Prompt API,可立即使用。'after-download'
:目前的瀏覽器支援提示 API,但需要先下載模型。
如要觸發模型下載作業並建立語言模型工作階段,請呼叫非同步 chrome.aiOriginTrial.languageModel.create()
函式。如果對 capabilities()
的回應是 'after-download'
,建議您監聽下載進度。這樣一來,如果下載作業需要花費一些時間,您就能通知使用者。
const session = await chrome.aiOriginTrial.languageModel.create({
monitor(m) {
m.addEventListener("downloadprogress", (e) => {
console.log(`Downloaded ${e.loaded} of ${e.total} bytes.`);
});
},
});
模型功能
capabilities()
函式也會告知您語言模型的功能。除了 available
之外,產生的 AILanguageModelCapabilities
物件也包含下列欄位:
defaultTopK
:預設的前 K 個值 (預設值:3
)。maxTopK
:Max top-K 值 (8
)。defaultTemperature
:預設溫度 (1.0
)。溫度必須介於0.0
和2.0
之間。
await chrome.aiOriginTrial.languageModel.capabilities();
// {available: 'readily', defaultTopK: 3, maxTopK: 8, defaultTemperature: 1}
建立工作階段
確認 Prompt API 可執行後,請使用 create()
函式建立工作階段,然後使用 prompt()
或 promptStreaming()
函式向模型提示。
工作階段選項
您可以使用選用的選項物件,透過 topK
和 temperature
自訂每個工作階段。這些參數的預設值會從 chrome.aiOriginTrial.languageModel.capabilities()
傳回。
const capabilities = await chrome.aiOriginTrial.languageModel.capabilities();
// Initializing a new session must either specify both `topK` and
// `temperature` or neither of them.
const slightlyHighTemperatureSession = await chrome.aiOriginTrial.languageModel.create({
temperature: Math.max(capabilities.defaultTemperature * 1.2, 2.0),
topK: capabilities.defaultTopK,
});
create()
函式的選用選項物件也會使用 signal
欄位,讓您傳遞 AbortSignal
來銷毀工作階段。
const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();
const session = await chrome.aiOriginTrial.languageModel.create({
signal: controller.signal,
})
系統提示
您可以透過系統提示,為語言模型提供一些情境。
const session = await chrome.aiOriginTrial.languageModel.create({
systemPrompt: 'You are a helpful and friendly assistant.',
});
await session.prompt('What is the capital of Italy?');
// 'The capital of Italy is Rome.'
初始提示
您可以透過初始提示為語言模型提供先前互動的背景資訊,例如讓使用者在瀏覽器重新啟動後,繼續執行已儲存的工作階段。
const session = await chrome.aiOriginTrial.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. [...]' }
]
});
工作階段資訊
指定語言模型工作階段能處理的符記數量上限。您可以使用工作階段物件上的下列屬性,查看用量和達到該限制的進度:
console.log(`${session.tokensSoFar}/${session.maxTokens}
(${session.tokensLeft} left)`);
工作階段持續性
每個工作階段都會追蹤對話情境。系統會將先前的互動納入考量,以便在會話的上下文視窗已滿之前,為日後的互動進行評估。
const session = await chrome.aiOriginTrial.languageModel.create({
systemPrompt: 'You are a friendly, helpful assistant specialized in clothing choices.'
});
const result1 = await session.prompt(
'What should I wear today? It is sunny and 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);
複製工作階段
為保留資源,您可以使用 clone()
函式複製現有工作階段。對話內容會重設,但初始提示或系統提示會保持不變。clone()
函式會使用含有 signal
欄位的選用選項物件,讓您傳遞 AbortSignal
來銷毀複製的工作階段。
const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();
const clonedSession = await session.clone({
signal: controller.signal,
});
提示模型
您可以使用 prompt()
或 promptStreaming()
函式提示模型。
非串流輸出內容
如果您希望取得簡短的結果,可以使用 prompt()
函式,該函式會在回應可用時傳回回應。
// 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 {available, defaultTemperature, defaultTopK, maxTopK } =
await chrome.aiOriginTrial.languageModel.capabilities();
if (available !== 'no') {
const session = await chrome.aiOriginTrial.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);
}
串流輸出
如果您希望顯示較長的回應,請使用 promptStreaming()
函式,這樣您就能在模型傳回結果時顯示部分結果。
const {available, defaultTemperature, defaultTopK, maxTopK } =
await chrome.aiOriginTrial.languageModel.capabilities();
if (available !== 'no') {
const session = await chrome.aiOriginTrial.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);
}
}
promptStreaming()
會傳回 ReadableStream
,其區塊會依序彼此建構。例如:"Hello,"
、"Hello world,"
、"Hello world I am,"
、"Hello world I am an AI."
。這不是預期的行為。我們打算與平台上的其他串流 API 保持一致,在該 API 中,區塊是單一長串流的連續片段。這表示輸出內容會是 "Hello"
、" world"
、" I am"
、" an AI"
等序列。
為完成預期行為,您可以實作下列程式碼。這適用於標準和非標準行為。
let result = '';
let previousChunk = '';
for await (const chunk of stream) {
const newChunk = chunk.startsWith(previousChunk)
? chunk.slice(previousChunk.length) : chunk;
console.log(newChunk);
result += newChunk;
previousChunk = chunk;
}
console.log(result);
停止執行提示
prompt()
和 promptStreaming()
都會接受選用第二個參數,其中包含 signal
欄位,可讓您停止執行提示。
const controller = new AbortController();
stopButton.onclick = () => controller.abort();
const result = await session.prompt(
'Write me a poem!',
{ signal: controller.signal }
);
終止工作階段
如果您不再需要工作階段,請呼叫 destroy()
釋出資源。工作階段遭到銷毀後,就無法再使用,且任何進行中的執行作業都會中止。如果您想經常提示模型,建議您保留工作階段,因為建立工作階段可能需要一些時間。
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.'
);
示範
如要測試 Chrome 擴充功能中的 Prompt API,請安裝示範擴充功能。您可以在 GitHub 上找到擴充功能原始碼。
參與並提供意見
立即加入來源試用計畫,並分享意見回饋,即可開始在 Chrome 擴充功能中測試 Prompt API。您的意見回饋會直接影響我們建構及實作此 API 後續版本,以及所有內建 AI API 的方式。
- 如要提供 Chrome 實作方式的意見回饋,請提交錯誤報告或功能要求。
- 如要針對 Prompt API 的 API 形狀提供意見回饋,請在現有問題中留言,或是在 Prompt API GitHub 存放區中開啟新問題。
- 請參閱 GitHub 上的提示 API 範例擴充功能。
- 加入 Web Incubator 社群群組,參與標準制定工作。