Selam, Gemini Live API içindeki instructions ila ...
# ask-ai
a
Selam, Gemini Live API içindeki instructions ila agent'ın kendisine verdiğimiz instructions farklı mı?
t
Thanks for reaching out, İbrahim. I'm an AI assistant and I'm here to help. Give me a moment while I research this topic.
Selam — iyi bir soru, teşekkürler. Sorunu şu kısmına cevap veriyorum: "Gemini Live API içindeki
instructions
ile agente doğrudan verdiğimiz
instructions
farklı mı?" Kısa cevap: Evet, farklıdır — amaçları ve etkiledikleri katman farklıdır. • Gemini Live API içindeki
instructions
:
google.realtime.RealtimeModel
çağrısında kullanılan sistem talimatlarıdır. Modelin konuşma tarzını, tonu ve duygusal ifadelerini kontrol etmeye yöneliktir; yani LLM çıktısını doğrudan biçimlendirir. Bu, Gemini Live’ın proaktif veya duygusal konuşma gibi canlı/duyusal özelliklerini yöneten talimatlardır. (Gemini Live API plugin) • Agent’a doğrudan verilen
instructions
: Agent sınıfının yapıcısında (constructor) tanımlanan talimatlardır. Bunlar agentin stratejik davranışını, rolünü ve genel görevini belirler; hangi kuralları takip edeceği ve nasıl davranacağı gibi yüksek seviyeli yönergeleri içerir. Bu talimatlar, arka planda hangi LLM kullanılırsa kullanılsın agentin mantığını şekillendirir. (Grok Voice Agent API açıklaması) Ne yapabilirsin/İleri adımlar: • Eğer hedefin modelin "ton" ve "duygu" düzeyini ayarlamaksa, Gemini Live API içindeki
instructions
üzerinde çalış. • Eğer hedefin agentin görev mantığını, karar verme kurallarını veya kullanıcıyla etkileşim stratejisini değiştirmekse, agent constructor’ındaki `instructions`ı güncelle. İstersen bana şu bilgileri ver, daha spesifik yardımcı olayım: • Hangi davranışı değiştirmek istiyorsun (ton/duygu mu yoksa görev/strateji mi)? • Kullandığın örnek koddan ilgili kısımları paylaşırsan, doğrudan hangi parametreyi nerede değiştirmen gerektiğini gösterebilirim. Yardımcı olabileceğim başka bir nokta var mı? Sources: Gemini Live API plugin | LiveKit Documentation | Introducing the Grok Voice Agent API in partnership with xAI
a
temperature peki bu da mı ton/duygu için iki yere de verebiliyorum da.
t
Selam — sorunu şu kısmına cevap veriyorum: "temperature da ton/duygu için iki yere de verebiliyor muyuz?" Kısa ve net cevap: Evet, temperature bir parametre olarak LLM yapılandırmasında (ör. Gemini Live
RealtimeModel
) ayarlanır; instruksyon metni içinde sayısal bir
temperature
değeri ayarlamak mümkün değildir. Ancak hem sampling davranışını değiştirmek için
temperature
kullanabilir, hem de ton/duygu için
instructions
ile doğrudan yönlendirme verebilirsin. Detaylar: • Temperature (sayısal parametre) ◦
temperature
çıktının rastgeleliğini/yaratıcılığını kontrol eder (yüksek → daha yaratıcı/çeşitli, düşük → daha deterministik). ◦ Bu, kodda LLM yapılandırmasına (ör.
RealtimeModel(temperature=0.8, ...)
) geçirilir. ◦
temperature
doğrudan ton veya duygu parametresi değildir; ton üzerinde dolaylı bir etkisi olabilir çünkü yüksek temperature ifadelerde daha fazla çeşitlilik ve beklenmedik üsluplar üretebilir. • Instructions (metin talimatları) ◦
instructions
modelin konuşma tarzını, tonu, empatisini, persona ve davranış kurallarını belirlemek için kullanılır. ◦ Ton/duygu ayarı metinle (ör. "Sıcak ve empatik bir üslupla yanıt ver") yapılmalıdır. ◦
instructions
içine "temperature=0.9" gibi sayısal bir ayar koymak çalışmaz — sampling stratejisini değiştirmez. Tavsiyem: • Eğer amacın daha kontrollü bir ton/duygu istiyorsan: instructions içinde açık talimat ver. • Eğer amacın modelin yaratıcılığını/çeşitliliğini ayarlamaksa:
temperature
parametresini LLM konfigürasyonunda değiştir. • İkisini birlikte kullanarak en iyi sonucu alırsın:
instructions
ile istenen üslubu sabitle,
temperature
ile cevapların ne kadar çeşitli/yenilikçi olacağını ayarla. İstersen yardımcı olayım: • Hangi örnek kodu kullanıyorsun? (Gemini Live
RealtimeModel
örneği mi, agent constructor mı?) • Hedeflenen ton/duygu ve istediğin örnek
temperature
aralığını paylaş; ben uygun
instructions
+
temperature
kombinasyonunu öneririm. Sources: Gemini Live API plugin | LiveKit Documentation | OpenAI LLM plugin guide | LiveKit Documentation