İşlev çağrısı eğiticisi

Python Node.js Git Dart (Flutter) Android Swift Web REST

İşlev çağrısı, üretken modellerden yapılandırılmış veri çıkışları almanızı kolaylaştırır. Ardından bu çıkışları kullanarak diğer API'leri çağırabilir ve yanıt verilerini modele uygun hale getirmemize yardımcı olur. Başka bir deyişle, işlev çağrısı üretken modelleri harici sistemlere bağlarsınız. Böylece, en güncel ve doğru bilgileri içerir.

Gemini modellerine işlevlerin açıklamalarını sağlayabilirsiniz. Bunlar, uygulamanızın dilinde yazdığınız işlevlerdir (yani Google Cloud Functions değildir). Model, sizden bir işlevi çağırmanızı ve sonuç; modelin sorgunuzu ele almasına yardımcı olur.

Henüz yapmadıysanız Öğrenmek için işlev çağrısına giriş daha fazla bilgi verebilir.

Aydınlatma kontrolü için örnek API

Bir uygulama programlaması ile temel bir ışıklandırma kontrol sisteminiz olduğunu düşünün API'sını kullanıyor ve kullanıcıların ışıkları basit bir şekilde kontrol etmesine izin vermek metin istekleri. Işıklandırmayı yorumlamak için İşlev Çağrısı özelliğini kullanabilirsiniz ışıklandırmayı ayarlamak için kullanıcılardan gelen istekleri değiştirme ve bunları API çağrılarına dönüştürme değerler. Bu varsayımsal aydınlatma kontrol sistemi, ışığın parlaklığını ve renk sıcaklığını iki ayrı parametre olarak kontrol etmenize olanak tanır:

Parametre	Tür	Zorunlu	Açıklama
brightness	sayı	evet	0 ile 100 arasında değişen ışık seviyesi. Sıfır kapalı, 100 tam parlaklık.
colorTemperature	dize	evet	Aydınlatma armatürünün renk sıcaklığı (daylight, cool veya warm).

Basitlik sağlaması açısından, bu hayali aydınlatma sisteminde yalnızca tek bir ışığa sahiptir, böylece kullanıcı bir oda veya yer belirtmesi gerekmiyor. Aşağıda örnek bir JSON isteği verilmiştir ışık seviyesini %50 olarak değiştirmek için ışık kontrolü API'sine gönderebilirsin gün ışığı renk sıcaklığını kullanarak:

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

Bu eğiticide, Gemini API için İşlev Çağrısı'nın nasıl kontrol etmek için kullanıcıların ışıklandırma isteklerini yorumlamak ve API ayarlarıyla eşlemek ışığın parlaklık ve renk sıcaklığı değerlerini yansıtabilir.

Başlamadan önce: Projenizi ve API anahtarınızı oluşturun

Gemini API'yi çağırmadan önce projenizi ayarlamanız ve API anahtarınız.

Projenizi ve API anahtarınızı nasıl ayarlayacağınızı görmek için genişletin

API anahtarınızı alma ve güvenliğini sağlama

Gemini API'yi çağırmak için bir API anahtarı gerekir. Henüz bir hesabınız yoksa Google AI Studio'da bir anahtar oluşturun.

API anahtarı alma 'nı inceleyin.

Sürümünüzde API anahtarı kontrol etmemeniz önerilir kontrol sistemi.

API anahtarınızı Google Cloud Secret Manager gibi bir gizli anahtar deposunda saklamanız gerekir.

Bu eğitimde, API anahtarınıza bir ortam olarak eriştiğiniz varsayılır. değişkenine eklenmelidir.

SDK paketini içe aktarma ve API anahtarınızı yapılandırma

Başvurunuzda aşağıdakileri yapın:

1. Modül dizininizde get Go SDK paketini bulun:

   go get github.com/google/generative-ai-go
   

2. Paketi içe aktarın ve hizmeti API anahtarınızla yapılandırın:

   import (
     // import standard libraries
     // Import the GenerativeAI package for Go
     "github.com/google/generative-ai-go/genai"
     "google.golang.org/api/option"
   )
   
   ctx := context.Background()
   // Access your API key as an environment variable
   client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("API_KEY")))
   if err != nil {
     log.Fatal(err)
   }
   defer client.Close()
   
   // ...
   

API işlevi tanımlama

API isteği gönderen bir işlev oluşturun. Bu fonksiyon tanımlanmalıdır. olup olmadığını kontrol edebilir, ancak en iyi yoludur. Gemini API bu işlevi doğrudan çalmaz. Bu nedenle, uygulama kodunuz aracılığıyla bu işlevin nasıl ve ne zaman çalışacağını kontrol edebilirsiniz. Gösterim amacıyla bu eğiticide yalnızca istenen ışıklandırma değerlerini döndürür:

func setLightValues(brightness int, colorTemp string) map[string]any {
    // This mock API returns the requested lighting values
    return map[string]any{
        "brightness":       brightness,
        "colorTemperature": colorTemp}
}

İşlev beyanı oluşturma

Üretken modele ileteceğiniz işlev tanımını oluşturun. Model tarafından kullanılacak bir işlev tanımlarken işlev ve parametre açıklamalarına mümkün olduğunca fazla ayrıntı eklemeniz gerekir. Üretken model bu bilgiyi, hangi işlevin seçileceğini ve işlevin nasıl sağlanacağını belirlemek için parametre değerlerini içerir. Aşağıdaki kodda, ışık kontrolü işlevini tanımlayın:

lightControlTool := &genai.Tool{
    FunctionDeclarations: []*genai.FunctionDeclaration{{
        Name:        "controlLight",
        Description: "Set the brightness and color temperature of a room light.",
        Parameters: &genai.Schema{
            Type: genai.TypeObject,
            Properties: map[string]*genai.Schema{
                "brightness": {
                    Type:        genai.TypeString,
                    Description: "Light level from 0 to 100. Zero is off and"+
                        " 100 is full brightness.",
                },
                "colorTemperature": {
                    Type:        genai.TypeString,
                    Description: "Color temperature of the light fixture which" +
                        " can be `daylight`, `cool` or `warm`.",
                },
            },
            Required: []string{"brightness", "colorTemperature"},
        },
    }},
}

Model başlatma sırasında işlevleri bildirme

İşlev çağrısını bir modelle kullanmak istediğinizde işlev bildirimlerinin her biri için bir ekran görüntüsü sunar. Modelin Tools parametresini ayarlayarak işlevleri bildirirsiniz:

// ...

lightControlTool := &genai.Tool{
    // ...
}

// Use a model that supports function calling, like a Gemini 1.5 model
model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

// Specify the function declaration.
model.Tools = []*genai.Tool{lightControlTool}

İşlev çağrısı oluşturma

İşlev bildirimlerinizle modeli başlattıktan sonra, tanımlanan işleve sahip modeli kullanır. İşlev çağrısını sohbet istemi (SendMessage()), çünkü işlev çağrısı genellikle önceki istemlerin ve yanıtların bağlamına bakın.

// Start new chat session.
session := model.StartChat()

prompt := "Dim the lights so the room feels cozy and warm."

// Send the message to the generative model.
resp, err := session.SendMessage(ctx, genai.Text(prompt))
if err != nil {
    log.Fatalf("Error sending message: %v\n", err)
}

// Check that you got the expected function call back.
part := resp.Candidates[0].Content.Parts[0]
funcall, ok := part.(genai.FunctionCall)
if !ok {
    log.Fatalf("Expected type FunctionCall, got %T", part)
}
if g, e := funcall.Name, lightControlTool.FunctionDeclarations[0].Name; g != e {
    log.Fatalf("Expected FunctionCall.Name %q, got %q", e, g)
}
fmt.Printf("Received function call response:\n%q\n\n", part)

apiResult := map[string]any{
    "brightness":  "30",
    "colorTemperature":  "warm" }

// Send the hypothetical API result back to the generative model.
fmt.Printf("Sending API result:\n%q\n\n", apiResult)
resp, err = session.SendMessage(ctx, genai.FunctionResponse{
    Name:     lightControlTool.FunctionDeclarations[0].Name,
    Response: apiResult,
})
if err != nil {
    log.Fatalf("Error sending message: %v\n", err)
}

// Show the model's response, which is expected to be text.
for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
    fmt.Printf("%v\n", part)
}