Eğitim: Gemini API'yi kullanmaya başlama


Bu eğitimde, Android için Google AI istemci SDK'sını kullanarak Gemini API'ye doğrudan Android uygulamanızdan nasıl erişileceği gösterilmektedir. Android uygulamanızdaki Gemini modellerine erişmek için doğrudan REST API'lerle veya Python gibi sunucu tarafı kodlarıyla çalışmak istemiyorsanız bu istemci SDK'sını kullanabilirsiniz.

Bu eğitimde aşağıdakileri nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

Ayrıca bu eğitim, gelişmiş kullanım alanları (ör. sayım jetonları) ve içerik oluşturmayı kontrol etme seçenekleri hakkında bölümler içerir.

Gemini'a cihazdan erişmeyi düşünün

Bu eğiticide açıklanan Android için istemci SDK'sı, Google'ın sunucularında çalışan Gemini Pro modellerine erişmenizi sağlar. Hassas verilerin işlenmesi, çevrimdışı kullanılabilirlik veya sık kullanılan kullanıcı akışlarında maliyet tasarrufu gibi kullanım alanları için cihaz üzerinde çalışan Gemini Nano'ya erişmeyi düşünebilirsiniz. Daha ayrıntılı bilgi için Android (cihaz üzerinde) eğitimine bakın.

Ön koşullar

Bu eğitimde, Android uygulamaları geliştirmek için Android Studio'yu kullanmaya aşina olduğunuz varsayılır.

Bu eğiticiyi tamamlamak için geliştirme ortamınızın ve Android uygulamanızın aşağıdaki gereksinimleri karşıladığından emin olun:

  • Android Studio (en son sürüm)
  • Android uygulamanız, API düzeyi 21 veya üstünü hedeflemelidir.

Projenizi oluşturun

Gemini API'yi çağırmadan önce Android projenizi ayarlamanız gerekir. Bu kapsamda, API anahtarınızı oluşturma, SDK bağımlılıklarını Android projenize ekleme ve modeli başlatma adımları yer alır.

API anahtarınızı oluşturma

Gemini API'yi kullanmak için API anahtarına ihtiyacınız vardır. Henüz yoksa Google AI Studio'da bir anahtar oluşturun.

API anahtarı alma

API anahtarınızın güvenliğini sağlayın

Sürüm kontrol sisteminizde bir API anahtarını kontrol etmemeniz kesinlikle önerilir. Bunun yerine, kod snippet'ini bir local.properties dosyasında (projenizin kök dizininde bulunan, ancak sürüm denetiminin dışında bulunur) depolamanız ve API anahtarınızı Derleme Yapılandırması değişkeni olarak okumak için Android için Secrets Gradle eklentisini kullanmanız gerekir.

Kotlin 

// Access your API key as a Build Configuration variable
val apiKey = BuildConfig.apiKey

Java 

// Access your API key as a Build Configuration variable
String apiKey = BuildConfig.apiKey;

Bu eğitimdeki tüm snippet'lerde bu en iyi uygulama kullanılmaktadır. Ayrıca, Secrets Gradle eklentisinin nasıl uygulandığını görmek istiyorsanız bu SDK için örnek uygulamayı inceleyebilir veya Android Studio Iguana'nın en son önizlemesini kullanabilirsiniz. Bu önizlemede Gemini API Starter şablonu bulunur (başlamanıza yardımcı olacak local.properties dosyayı içerir).

SDK bağımlılığını projenize ekleyin

  1. Modülünüze (uygulama düzeyi) Gradle yapılandırma dosyanıza (<project>/<app-module>/build.gradle.kts gibi) Android için Google AI SDK'sına yönelik bağımlılığı ekleyin:

    Kotlin 

    dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Google AI client SDK for Android
  implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:0.7.0")
}

    Java

    Java için iki kitaplık daha eklemeniz gerekir.

    dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // add the dependency for the Google AI client SDK for Android
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:0.7.0")

    // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
    implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

    // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
    implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

  2. Android projenizi Gradle dosyalarıyla senkronize edin.

Üretken modeli başlatma

API çağrısı yapabilmek için üretken modeli ilk kullanıma hazırlamanız gerekir:

Kotlin 

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    // Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    apiKey = BuildConfig.apiKey
)

Java

Java için GenerativeModelFutures nesnesini de ilk kullanıma hazırlamanız gerekir.

// Use a model that's applicable for your use case
// The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(/* modelName */ "gemini-1.5-flash",
// Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    /* apiKey */ BuildConfig.apiKey);

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Bir model belirtirken aşağıdakilere dikkat edin:

  • Kullanım alanınıza özel bir model kullanın (örneğin, gemini-1.5-flash çok modlu giriş içindir). Bu kılavuzda, her uygulamaya ait talimatlarda her kullanım alanı için önerilen modeller listelenmiştir.

Yaygın kullanım alanlarını hayata geçirin

Artık projeniz hazır olduğuna göre Gemini API'yi kullanarak farklı kullanım alanları uygulayabilirsiniz:

Yalnızca metin girişinden metin oluştur

İstem girişi yalnızca metin içeriyorsa metin çıkışı oluşturmak için Gemini 1.5 modelini veya generateContent özelliğine sahip Gemini 1.0 Pro modelini kullanın:

Kotlin

generateContent() öğesinin bir askıya alma işlevi olduğunu ve eş yordam kapsamından çağrılması gerektiğini unutmayın. Eş yordamlar hakkında bilginiz yoksa Android'de Kotlin Eşdeğerleri bölümünü okuyun.

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    // Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    apiKey = BuildConfig.apiKey
)

val prompt = "Write a story about a magic backpack."
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

generateContent() işlevinin ListenableFuture değeri döndürdüğünü unutmayın. Bu API hakkında bilginiz yoksa ListenableFuture kullanma ile ilgili Android dokümanlarına bakın.

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(/* modelName */ "gemini-1.5-flash",
// Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    /* apiKey */ BuildConfig.apiKey);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Content content = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

Executor executor = // ...

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Metin ve resim girişlerinden metin oluşturma (çok modlu)

Gemini, hem metin hem de resim girebilmeniz için çok modlu girişleri (Gemini 1.5 modelleri) işleyebilen çeşitli modeller sunar. İstemler için resim şartlarını incelemeyi unutmayın.

İstem girişi hem metin hem de resim içerdiğinde metin çıkışı oluşturmak için generateContent özelliğine sahip bir Gemini 1.5 modeli kullanın:

Kotlin

generateContent() öğesinin bir askıya alma işlevi olduğunu ve eş yordam kapsamından çağrılması gerektiğini unutmayın. Eş yordamlar hakkında bilginiz yoksa Android'de Kotlin Eşdeğerleri bölümünü okuyun.

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    // Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    apiKey = BuildConfig.apiKey
)

val image1: Bitmap = // ...
val image2: Bitmap = // ...

val inputContent = content {
    image(image1)
    image(image2)
    text("What's different between these pictures?")
}

val response = generativeModel.generateContent(inputContent)
print(response.text)

Java

generateContent() işlevinin ListenableFuture değeri döndürdüğünü unutmayın. Bu API hakkında bilginiz yoksa ListenableFuture kullanma ile ilgili Android dokümanlarına bakın.

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(/* modelName */ "gemini-1.5-flash",
// Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    /* apiKey */ BuildConfig.apiKey);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Bitmap image1 = // ...
Bitmap image2 = // ...

Content content = new Content.Builder()
    .addText("What's different between these pictures?")
    .addImage(image1)
    .addImage(image2)
    .build();

Executor executor = // ...

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Çok dönüşlü görüşmeler (sohbet) oluşturun

Gemini'ı kullanarak birden fazla turne arasında serbest biçimli sohbetler gerçekleştirebilirsiniz. SDK, görüşmenin durumunu yöneterek süreci basitleştirir. Bu sayede, generateContent uygulamasının aksine, görüşme geçmişini sizin saklamanız gerekmez.

Çok dönüşlü bir sohbet (ör. sohbet) başlatmak için Gemini 1.5 veya Gemini 1.0 Pro modelini kullanın. Ardından, startChat() numaralı telefonu arayarak sohbeti başlatın. Ardından, yeni kullanıcı mesajı göndermek için sendMessage() öğesini kullanın. Bu mesaj, mesajı ve yanıtı da sohbet geçmişine ekler.

Bir görüşmedeki içerikle ilişkili role için iki olası seçenek vardır:

  • user: İstemleri sağlayan roldür. Bu değer, sendMessage çağrıları için varsayılan değerdir.

  • model: yanıtları sağlayan rol. Bu rol, mevcut history ile startChat() çağrısı yapılırken kullanılabilir.

Kotlin

generateContent() öğesinin bir askıya alma işlevi olduğunu ve eş yordam kapsamından çağrılması gerektiğini unutmayın. Eş yordamlar hakkında bilginiz yoksa Android'de Kotlin Eşdeğerleri bölümünü okuyun.

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with multi-turn conversations (like chat)
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    // Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    apiKey = BuildConfig.apiKey
)

val chat = generativeModel.startChat(
    history = listOf(
        content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") },
        content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?") }
    )
)

chat.sendMessage("How many paws are in my house?")

Java

generateContent() işlevinin ListenableFuture değeri döndürdüğünü unutmayın. Bu API hakkında bilginiz yoksa ListenableFuture kullanma ile ilgili Android dokümanlarına bakın.

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with multi-turn conversations (like chat)
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(/* modelName */ "gemini-1.5-flash",
// Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    /* apiKey */ BuildConfig.apiKey);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// (optional) Create previous chat history for context
Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder();
userContentBuilder.setRole("user");
userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house.");
Content userContent = userContentBuilder.build();

Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder();
modelContentBuilder.setRole("model");
modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?");
Content modelContent = userContentBuilder.build();

List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat(history);

// Create a new user message
Content.Builder userMessageBuilder = new Content.Builder();
userMessageBuilder.setRole("user");
userMessageBuilder.addText("How many paws are in my house?");
Content userMessage = userMessageBuilder.build();

Executor executor = // ...

// Send the message
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(userMessage);

Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Daha hızlı etkileşimler için akışı kullanın

Varsayılan olarak model, oluşturma sürecinin tamamını tamamladıktan sonra yanıt döndürür. Sonucun tamamını beklemeden, bunun yerine kısmi sonuçları işlemek için akışı kullanarak daha hızlı etkileşimler gerçekleştirebilirsiniz.

Aşağıdaki örnekte, metin ve resim giriş isteminden metin oluşturmak için generateContentStream ile yayının nasıl uygulanacağı gösterilmektedir.

Kotlin

generateContentStream() öğesinin bir askıya alma işlevi olduğunu ve eş yordam kapsamından çağrılması gerektiğini unutmayın. Eş yordamlar hakkında bilginiz yoksa Android'de Kotlin Eşdeğerleri bölümünü okuyun.

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    // Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    apiKey = BuildConfig.apiKey
)

val image1: Bitmap = // ...
val image2: Bitmap = // ...

val inputContent = content {
    image(image1)
    image(image2)
    text("What's the difference between these pictures?")
}

var fullResponse = ""
generativeModel.generateContentStream(inputContent).collect { chunk ->
    print(chunk.text)
    fullResponse += chunk.text
}

Java

Bu SDK'daki Java akış yöntemleri, Reaktif Akışlar kitaplığından bir Publisher türü döndürür.

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(/* modelName */ "gemini-1.5-flash",
// Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
    /* apiKey */ BuildConfig.apiKey);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Bitmap image1 = // ...
Bitmap image2 = // ...

Content content = new Content.Builder()
    .addText("What's different between these pictures?")
    .addImage(image1)
    .addImage(image2)
    .build();

Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
    model.generateContentStream(content);

StringBuilder outputContent = new StringBuilder();

streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
        String chunk = generateContentResponse.getText();
        outputContent.append(chunk);
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(outputContent);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }

    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
      s.request(Long.MAX_VALUE);
    }
});

Yalnızca metin girişi ve sohbet kullanım alanları için de benzer bir yaklaşım kullanabilirsiniz:

Kotlin

generateContentStream() öğesinin bir askıya alma işlevi olduğunu ve eş yordam kapsamından çağrılması gerektiğini unutmayın. Eş yordamlar hakkında bilginiz yoksa Android'de Kotlin Eşdeğerleri bölümünü okuyun.

// Use streaming with text-only input
generativeModel.generateContentStream(inputContent).collect { chunk ->
    print(chunk.text)
}

// Use streaming with multi-turn conversations (like chat)
val chat = generativeModel.startChat()
chat.sendMessageStream(inputContent).collect { chunk ->
    print(chunk.text)
}

Java

Bu SDK'daki Java akış yöntemleri, Reaktif Akışlar kitaplığından bir Publisher türü döndürür.

// Use streaming with text-only input
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
    model.generateContentStream(inputContent);

StringBuilder outputContent = new StringBuilder();

streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
        String chunk = generateContentResponse.getText();
        outputContent.append(chunk);
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(outputContent);
    }

    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
      s.request(Long.MAX_VALUE);
    }

    // ... other methods omitted for brevity
});

// Use streaming with multi-turn conversations (like chat)
ChatFutures chat = model.startChat(history);

Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
    chat.sendMessageStream(inputContent);

StringBuilder outputContent = new StringBuilder();

streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
        String chunk = generateContentResponse.getText();
        outputContent.append(chunk);
    }

    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println(outputContent);
    }

    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
      s.request(Long.MAX_VALUE);
    }

    // ... other methods omitted for brevity
});

Gelişmiş kullanım alanları uygulayın

Bu eğiticinin önceki bölümünde açıklanan yaygın kullanım alanları, Gemini API'yi rahatça kullanmanıza yardımcı olur. Bu bölümde, daha gelişmiş olarak değerlendirilebilecek bazı kullanım alanları açıklanmaktadır.

İşlev çağırma

İşlev çağrısı, üretken modellerden yapılandırılmış veri çıkışları almanızı kolaylaştırır. Daha sonra bu çıkışları kullanarak diğer API'leri çağırabilir ve ilgili yanıt verilerini modele döndürebilirsiniz. Başka bir deyişle, işlev çağrısı, üretken modelleri harici sistemlere bağlamanıza yardımcı olur. Böylece, oluşturulan içerik en güncel ve doğru bilgileri içerir. İşlev çağrısı eğiticisinden daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Jetonları say

Uzun istemler kullanırken, modele herhangi bir içerik göndermeden önce jetonları saymak faydalı olabilir. Aşağıdaki örnekler, çeşitli kullanım alanları için countTokens() hizmetinin nasıl kullanılacağını gösterir:

Kotlin

countTokens() öğesinin bir askıya alma işlevi olduğunu ve eş yordam kapsamından çağrılması gerektiğini unutmayın. Eş yordamlar hakkında bilginiz yoksa Android'de Kotlin Eşdeğerleri bölümünü okuyun.

// For text-only input
val (totalTokens) = generativeModel.countTokens("Write a story about a magic backpack.")

// For text-and-image input (multi-modal)
val multiModalContent = content {
    image(image1)
    image(image2)
    text("What's the difference between these pictures?")
}

val (totalTokens) = generativeModel.countTokens(multiModalContent)

// For multi-turn conversations (like chat)
val history = chat.history
val messageContent = content { text("This is the message I intend to send")}
val (totalTokens) = generativeModel.countTokens(*history.toTypedArray(), messageContent)

Java

countTokens() işlevinin ListenableFuture değeri döndürdüğünü unutmayın. Bu API hakkında bilginiz yoksa ListenableFuture kullanma ile ilgili Android dokümanlarına bakın.

Content text = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

Executor executor = // ...

// For text-only input
ListenableFuture<CountTokensResponse> countTokensResponse = model.countTokens(text);

Futures.addCallback(countTokensResponse, new FutureCallback<CountTokensResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(CountTokensResponse result) {
        int totalTokens = result.getTotalTokens();
        System.out.println("TotalTokens = " + totalTokens);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

// For text-and-image input
Bitmap image1 = // ...
Bitmap image2 = // ...

Content multiModalContent = new Content.Builder()
    .addImage(image1)
    .addImage(image2)
    .addText("What's different between these pictures?")
    .build();

ListenableFuture<CountTokensResponse> countTokensResponse = model.countTokens(multiModalContent);

// For multi-turn conversations (like chat)
List<Content> history = chat.getChat().getHistory();

Content messageContent = new Content.Builder()
    .addText("This is the message I intend to send")
    .build();

Collections.addAll(history, messageContent);

ListenableFuture<CountTokensResponse> countTokensResponse = model.countTokens(history.toArray(new Content[0]));

İçerik oluşturmayı kontrol etme seçenekleri

Model parametrelerini yapılandırarak ve güvenlik ayarlarını kullanarak içerik oluşturmayı kontrol edebilirsiniz.

Model parametrelerini yapılandırma

Modele gönderdiğiniz her istem, modelin yanıt oluşturma şeklini kontrol eden parametre değerleri içerir. Model, farklı parametre değerleri için farklı sonuçlar oluşturabilir. Model parametreleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Kotlin 

val config = generationConfig {
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
}

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    apiKey = BuildConfig.apiKey,
    generationConfig = config
)

Java 

GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = Arrays.asList("red");

GenerationConfig generationConfig = configBuilder.build();

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(
    "gemini-1.5-flash",
    BuildConfig.apiKey,
    generationConfig
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Güvenlik ayarlarını kullan

Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanabilirsiniz. Varsayılan olarak güvenlik ayarları, güvenli olmayan içerik olma olasılığı orta ve yüksek olasılıklı içerikleri tüm boyutlarda engeller. Güvenlik ayarları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Aşağıda, bir güvenlik ayarını nasıl yapacağınız açıklanmaktadır:

Kotlin 

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    apiKey = BuildConfig.apiKey,
    safetySettings = listOf(
        SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, BlockThreshold.ONLY_HIGH)
    )
)

Java 

SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
    BlockThreshold.ONLY_HIGH);

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(
    "gemini-1.5-flash",
    BuildConfig.apiKey,
    null, // generation config is optional
    Collections.singletonList(harassmentSafety)
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Ayrıca, birden fazla güvenlik ayarı da belirleyebilirsiniz:

Kotlin 

val harassmentSafety = SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT, BlockThreshold.ONLY_HIGH)

val hateSpeechSafety = SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH, BlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE)

val generativeModel = GenerativeModel(
    // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
    modelName = "gemini-1.5-flash",
    apiKey = BuildConfig.apiKey,
    safetySettings = listOf(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
)

Java 

SafetySetting harassmentSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HARASSMENT,
    BlockThreshold.ONLY_HIGH);

SafetySetting hateSpeechSafety = new SafetySetting(HarmCategory.HATE_SPEECH,
    BlockThreshold.MEDIUM_AND_ABOVE);

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(
    "gemini-1.5-flash",
    BuildConfig.apiKey,
    null, // generation config is optional
    Arrays.asList(harassmentSafety, hateSpeechSafety)
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Sırada ne var?

  • İstem tasarımı, dil modellerinden istenen yanıtı üreten istem oluşturma sürecidir. İyi yapılandırılmış istemler yazmak, bir dil modelinden doğru ve yüksek kaliteli yanıtlar almanın önemli bir parçasıdır. İstem yazmayla ilgili en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin.

  • Gemini; giriş türleri ve karmaşıklığı, sohbet veya diğer iletişim dili görevlerine yönelik uygulamalar ve boyut kısıtlamaları gibi farklı kullanım alanlarının ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli model varyasyonları sunar. Mevcut Gemini modelleri hakkında bilgi edinin.

  • Bu eğiticide açıklanan Android için istemci SDK'sı, Google'ın sunucularında çalışan Gemini Pro modellerine erişmenizi sağlar. Hassas verilerin işlenmesi, çevrimdışı kullanılabilirlik veya sık kullanılan kullanıcı akışlarında maliyet tasarrufu gibi kullanım alanları için cihaz üzerinde çalışan Gemini Nano'ya erişmeyi düşünebilirsiniz. Daha ayrıntılı bilgi için Android (cihaz üzerinde) eğitimine bakın.