Samouczek wywoływania funkcji

Python Node.js Przejdź Dart (migotanie) Android Swift Internet REST

Wywołanie funkcji ułatwia pobieranie danych wyjściowych z uporządkowanych danych modeli generatywnych. Następnie możesz używać tych danych do wywoływania innych interfejsów API i zwracania odpowiednich danych odpowiedzi do modelu. Innymi słowy, wywołanie funkcji pomaga Łączysz modele generatywne z systemami zewnętrznymi, aby wygenerowane treści zawiera najbardziej aktualne i dokładne informacje.

Możesz przekazywać modelom Gemini opisy funkcji. Są to funkcje napisane w języku aplikacji (czyli nie są to funkcje Google Cloud Functions). Model może poprosić o wywołanie funkcji i odesłanie wyniku, aby pomóc w obróbce zapytania.

Zapoznaj się z Wprowadzenie do wywoływania funkcji więcej.

Przykładowy interfejs API do sterowania oświetleniem

Wyobraź sobie, że masz podstawowy system sterowania oświetleniem i programowanie interfejsu (API) i chcesz umożliwić użytkownikom sterowanie oświetleniem za pomocą prostego żądań tekstowych. Możesz skorzystać z funkcji wywoływania funkcji, aby interpretować oświetlenie zmieniać żądania użytkowników i przekształcać je w wywołania interfejsu API w celu ustawienia oświetlenia . Ten hipotetyczny system sterowania oświetleniem umożliwia kontrolowanie jasności światła i jego temperatury barwowej, zdefiniowanych jako dwa oddzielne parametry:

Dla uproszczenia ten wymyślony system oświetleniowy ma tylko jedno światło, dzięki czemu użytkownik nie musi określać pomieszczenia ani lokalizacji. Oto przykład żądania JSON, które możesz wysłać do interfejsu Lighting Control API, aby zmienić poziom światła do 50% przy użyciu temperatury barwowej światła dziennego:

{
  "brightness": "50",
  "colorTemperature": "daylight"
}

W tym samouczku pokazujemy, jak skonfigurować wywołanie funkcji dla interfejsu Gemini API, aby interpretować żądania dotyczące oświetlenia użytkowników i mapować je na ustawienia interfejsu API w celu sterowania wartościami jasności i temperatury barwowej światła.

Zanim zaczniesz: skonfiguruj projekt i klucz interfejsu API

Zanim wywołasz Gemini API, musisz skonfigurować projekt klucz interfejsu API.

dart pub add google_generative_ai

flutter pub add google_generative_ai

Definiowanie funkcji interfejsu API

Utwórz funkcję, która wysyła żądanie do interfejsu API. Funkcję tę należy zdefiniować w kodzie aplikacji, ale może ona wywoływać usługi lub interfejsy API spoza aplikacji. Gemini API nie wywołuje tej funkcji bezpośrednio, więc może kontrolować sposób i czas wykonywania tej funkcji w aplikacji w kodzie. Na potrzeby demonstracji ten samouczek definiuje fikcyjną funkcję interfejsu API, która zwraca tylko żądane wartości oświetlenia:

Future<Map<String, Object?>> setLightValues(
  Map<String, Object?> arguments,
) async =>
    // This mock API returns the requested lighting values
    {
      'brightness': arguments['brightness'],
      'colorTemperature': arguments['colorTemp'],
    };

Utwórz deklaracje funkcji

Utwórz deklarację funkcji, którą przekażesz do modelu generatywnego. Kiedy zadeklarujesz funkcję do użytku przez model, podaj jak najwięcej szczegółów w opisach funkcji i parametrów. Model generatywny wykorzystuje te informacje do określenia, którą funkcję wybrać i jak udostępnić parametrów w wywołaniu funkcji. Poniższy kod pokazuje, jak zadeklarować funkcję sterowania oświetleniem:

final lightControlTool = FunctionDeclaration(
    'setLightValues',
    'Set the brightness and color temperature of a room light.',
    Schema(SchemaType.object, properties: {
      'brightness': Schema(SchemaType.number,
          description: 'Light level from 0 to 100. '
              'Zero is off and 100 is full brightness.'),
      'colorTemperature': Schema(SchemaType.string,
          description: 'Color temperature of the light fixture, '
              'which can be `daylight`, `cool` or `warm`.'),
    }, requiredProperties: [
      'brightness',
      'colorTemperature'
    ]));

Deklarowanie funkcji podczas inicjowania modelu

Jeśli chcesz używać wywołań funkcji z modelem, musisz podać deklaracji funkcji podczas inicjowania obiektu modelu. Deklarujesz przez ustawienie parametru tools modelu. Pakiet Dart SDK obsługuje również deklarowanie funkcji jako argumentów funkcji generateContent lub Interfejsy API: generateContentStream.

final model = GenerativeModel(
  model: 'gemini-1.5-flash',
  apiKey: apiKey,

  // Specify the function declaration.
  tools: [
    Tool(functionDeclarations: [lightControlTool])
  ],
);

Generowanie wywołania funkcji

Po zainicjowaniu modelu za pomocą deklaracji funkcji możesz wywołać model za pomocą zdefiniowanej funkcji. Do wywoływania funkcji należy używać promptów czatu (sendMessage()), ponieważ wywoływanie funkcji zwykle korzysta z kontekstu poprzednich promptów i odpowiedzi.

final chat = model.startChat(); final prompt =
  'Dim the lights so the room feels cozy and warm.';

// Send the message to the generative model.
var response = await chat.sendMessage(Content.text(prompt));

final functionCalls = response.functionCalls.toList();
// When the model response with a function call, invoke the function.
if (functionCalls.isNotEmpty) {
  final functionCall = functionCalls.first;
  final result = switch (functionCall.name) {
    // Forward arguments to the hypothetical API.
    'setLightValues' => await setLightValues(functionCall.args),
    // Throw an exception if the model attempted to call a function that was
    // not declared.
    _ => throw UnimplementedError(
        'Function not implemented: ${functionCall.name}')
  };
  // Send the response to the model so that it can use the result to generate
  // text for the user.
  response = await chat
      .sendMessage(Content.functionResponse(functionCall.name, result));
}
// When the model responds with non-null text content, print it.
if (response.text case final text?) {
  print(text);
}