Generative Language API
Gemini API umożliwia programistom tworzenie aplikacji generatywnej AI przy użyciu modeli Gemini. Gemini to nasz najbardziej zaawansowany model, który od podstaw został zaprojektowany jako multimodalny. Potrafi uogólniać i z łatwością rozumieć, przetwarzać i łączyć różne typy informacji, w tym język, obrazy, dźwięki, filmy i kod. Interfejsu Gemini API możesz używać w przypadku takich zastosowań jak rozumowanie na podstawie tekstu i obrazów, generowanie treści, agenty dialogowe, systemy podsumowywania i klasyfikacji oraz wiele innych.
- Zasób REST: v1beta.batches
- Zasób REST: v1beta.cachedContents
- Zasób REST: v1beta.corpora
- Zasób REST: v1beta.corpora.operations
- Zasób REST: v1beta.corpora.permissions
- Zasób REST: v1beta.dynamic
- Zasób REST: v1beta.fileSearchStores
- Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.documents
- Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.operations
- Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.upload.operations
- Zasób REST: v1beta.files
- Zasób REST: v1beta.generatedFiles
- Zasób REST: v1beta.generatedFiles.operations
- Zasób REST: v1beta.media
- Zasób REST: v1beta.models
- Zasób REST: v1beta.models.operations
- Zasób REST: v1beta.tunedModels
- Zasób REST: v1beta.tunedModels.operations
- Zasób REST: v1beta.tunedModels.permissions
Usługa: generativelanguage.googleapis.com
Zalecamy wywołanie tej usługi przy użyciu dostarczonych przez Google bibliotek klienta. Jeśli aplikacja musi wywoływać tę usługę przy użyciu własnych bibliotek, podczas tworzenia żądań interfejsu API należy używać poniższych informacji.
Punkt końcowy usługi
Punkt końcowy usługi to podstawowy adres URL, który określa adres sieciowy usługi interfejsu API. Jedna usługa może mieć wiele punktów końcowych. Ta usługa ma następujący punkt końcowy i wszystkie poniższe identyfikatory URI odnoszą się do niego:
https://generativelanguage.googleapis.com
Zasób REST: v1beta.batches
| Metody | |
|---|---|
cancel |
POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel Rozpoczyna asynchroniczne anulowanie długo trwającej operacji. |
delete |
DELETE /v1beta/{name=batches/*} Usuwa długo trwającą operację. |
get |
GET /v1beta/{name=batches/*} Pobiera najnowszy stan długo trwającej operacji. |
list |
GET /v1beta/{name=batches} Wyświetla listę operacji pasujących do filtra określonego w żądaniu. |
updateEmbedContentBatch |
PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch Aktualizuje partię żądań EmbedContent do przetwarzania wsadowego. |
updateGenerateContentBatch |
PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch Aktualizuje partię żądań GenerateContent do przetwarzania wsadowego. |
Zasób REST: v1beta.cachedContents
| Metody | |
|---|---|
create |
POST /v1beta/cachedContents Tworzy zasób CachedContent. |
delete |
DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*} Usuwa zasób CachedContent. |
get |
GET /v1beta/{name=cachedContents/*} Odczytuje zasób CachedContent. |
list |
GET /v1beta/cachedContents Wyświetla listę zapisanych treści. |
patch |
PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*} Aktualizuje zasób CachedContent (można aktualizować tylko datę ważności). |
Zasób REST: v1beta.fileSearchStores
| Metody | |
|---|---|
create |
POST /v1beta/fileSearchStores Tworzy pusty FileSearchStore. |
delete |
DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*} Usuwa FileSearchStore. |
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*} Pobiera informacje o konkretnym FileSearchStore. |
importFile |
POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile Importuje File z usługi plików do FileSearchStore. |
list |
GET /v1beta/fileSearchStores Wyświetla listę wszystkich FileSearchStores należących do użytkownika. |
Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.documents
| Metody | |
|---|---|
delete |
DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*} Usuwa Document. |
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*} Pobiera informacje o konkretnym Document. |
list |
GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents Wyświetla wszystkie Document w Corpus. |
Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.operations
| Metody | |
|---|---|
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*} Pobiera najnowszy stan długo trwającej operacji. |
Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.upload.operations
| Metody | |
|---|---|
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*} Pobiera najnowszy stan długo trwającej operacji. |
Zasób REST: v1beta.files
| Metody | |
|---|---|
delete |
DELETE /v1beta/{name=files/*} Usuwa File. |
get |
GET /v1beta/{name=files/*} Pobiera metadane podanego File. |
list |
GET /v1beta/files Wyświetla metadane zasobów File należących do projektu, który wysłał żądanie. |
register |
POST /v1beta/files:register Rejestruje pliki Google Cloud Storage w usłudze FileService. |
Zasób REST: v1beta.media
| Metody | |
|---|---|
upload |
POST /v1beta/files POST /upload/v1beta/files Tworzy File. |
uploadToFileSearchStore |
POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore Przesyła dane do FileSearchStore, przetwarza je wstępnie i dzieli na części przed zapisaniem w dokumencie FileSearchStore. |
Zasób REST: v1beta.models
| Metody | |
|---|---|
asyncBatchEmbedContent |
POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent Dodaje do kolejki partię EmbedContent żądań do przetwarzania wsadowego. |
batchEmbedContents |
POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents Generuje wiele wektorów dystrybucyjnych z danych wejściowych Content, które składają się z grupy ciągów znaków reprezentowanych jako obiekty EmbedContentRequest. |
batchEmbedText |
POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText Generuje wiele wektorów dystrybucyjnych z modelu na podstawie podanego tekstu wejściowego w wywołaniu synchronicznym. |
batchGenerateContent |
POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent Dodaje do kolejki partię GenerateContent żądań do przetwarzania wsadowego. |
countMessageTokens |
POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens Uruchamia tokenizer modelu na ciągu znaków i zwraca liczbę tokenów. |
countTextTokens |
POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens Uruchamia tokenizer modelu na tekście i zwraca liczbę tokenów. |
countTokens |
POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens Uruchamia tokenizer modelu na danych wejściowych Content i zwraca liczbę tokenów. |
embedContent |
POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent Generuje wektor dystrybucyjny tekstu z danych wejściowych Content za pomocą określonego modelu Gemini Embedding. |
embedText |
POST /v1beta/{model=models/*}:embedText Generuje wektor dystrybucyjny na podstawie modelu na podstawie wiadomości wejściowej. |
generateContent |
POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent Generuje odpowiedź modelu na podstawie danych wejściowych GenerateContentRequest. |
generateMessage |
POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage Generuje odpowiedź modelu na podstawie danych wejściowych MessagePrompt. |
generateText |
POST /v1beta/{model=models/*}:generateText Generuje odpowiedź modelu na podstawie wiadomości wejściowej. |
get |
GET /v1beta/{name=models/*} Pobiera informacje o konkretnym Model, takie jak numer wersji, limity tokenów, parametry i inne metadane. |
list |
GET /v1beta/models Zawiera listę Modelów dostępnych w interfejsie Gemini API. |
predict |
POST /v1beta/{model=models/*}:predict Wysyła żądanie prognozy. |
predictLongRunning |
POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning Działa tak samo jak Predict, ale zwraca LRO. |
streamGenerateContent |
POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent Generuje odpowiedź strumieniową z modelu na podstawie danych wejściowych GenerateContentRequest. |