Tutorial sulla chiamata di funzione

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La chiamata di funzioni semplifica l'ottenimento di output di dati strutturati dai modelli generativi. Puoi quindi utilizzare questi output per chiamare altre API e restituire al modello i dati di risposta pertinenti. In altre parole, la chiamata di funzione ti aiuta a collegare i modelli generativi a sistemi esterni in modo che i contenuti generati includano le informazioni più aggiornate e accurate.

Puoi fornire ai modelli Gemini descrizioni delle funzioni. Si tratta di di funzioni che scrivi nella lingua della tua app (ovvero, Google Cloud Functions). Il modello potrebbe chiederti di chiamare una funzione e di inviare nuovamente il risultato per aiutarlo a gestire la tua query.

Se non l'hai ancora fatto, consulta la sezione Introduzione alle chiamate di funzione per saperne di più.

API di esempio per il controllo dell'illuminazione

Immagina di avere un sistema di controllo dell'illuminazione di base con un'API (Application Programming Interface) e di voler consentire agli utenti di controllare le luci tramite semplici richieste di testo. Puoi utilizzare la funzionalità di chiamata di funzione per interpretare le richieste di modifica dell'illuminazione da parte degli utenti e tradurle in chiamate API per impostare i valori di illuminazione. Questo ipotetico sistema di controllo dell'illuminazione ti consente di regolare la luminosità della luce e la sua temperatura di colore, definite come due parametri distinti:

Per semplicità, questo sistema di illuminazione immaginario ha una sola luce, quindi l'utente non deve specificare una stanza o una posizione. Ecco un esempio di richiesta JSON che puoi inviare all'API di controllo dell'illuminazione per impostare il livello di illuminazione al 50% utilizzando la temperatura di colore della luce del giorno:

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

Questo tutorial mostra come configurare una chiamata di funzione per l'API Gemini per interpretare le richieste di illuminazione degli utenti e mapparle alle impostazioni dell'API per controllare i valori di luminosità e temperatura di colore di una luce.

Prima di iniziare: configura il progetto e la chiave API

Prima di chiamare l'API Gemini, devi configurare il progetto e la chiave API.

Definire una funzione API

Creare una funzione che invia una richiesta API. Questa funzione deve essere definita all'interno del codice dell'applicazione, ma potrebbe chiamare servizi o API al di fuori dell'applicazione. L'API Gemini non chiama direttamente questa funzione, quindi puoi controllare come e quando questa funzione viene eseguita tramite la tua applicazione le API nel tuo codice. A scopo dimostrativo, questo tutorial definisce una funzione API fittizia che restituisce solo i valori di illuminazione richiesti:

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}
}

crea una dichiarazione di funzione

Crea la dichiarazione di funzione da passare al modello generativo. Quando dichiari una funzione che deve essere utilizzata dal modello, devi includere il maggior numero di dettagli il più possibile nelle descrizioni delle funzioni e dei parametri. Il modello generativo utilizza queste informazioni per determinare quale funzione selezionare e come fornire valori per i parametri nella chiamata di funzione. Il codice seguente mostra come dichiarare la funzione di controllo dell'illuminazione:

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"},
        },
    }},
}

Dichiara le funzioni durante l'inizializzazione del modello

Quando vuoi utilizzare la chiamata di funzioni con un modello, devi fornire le dichiarazioni di funzione quando inizili l'oggetto modello. Dichiari le funzioni impostando il parametro Tools del modello:

// ...

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}

Genera una chiamata di funzione

Dopo aver inizializzato il modello con le dichiarazioni delle funzioni, puoi chiedere al modello di eseguire la funzione definita. Dovresti usare le chiamate di funzione utilizzando prompt di chat (SendMessage()), poiché le chiamate di funzione in genere beneficiano contesto dei prompt e delle risposte precedenti.

// 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)
}