Eğitim: Gemini API ile işlev çağrısı

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

İşlev çağrısı, üretici 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 olarak oluşturulan içeriğin en güncel ve doğru bilgileri içermesini sağlar.

Gemini modellerine işlevlerin açıklamalarını sağlayabilirsiniz. Bunlar, uygulamanızın dilinde yazdığınız işlevlerdir (Google Cloud Functions değildir). Model, bir işlev çağırmanızı ve modelin sorgunuzu işlemesine yardımcı olmak için sonucu geri göndermenizi isteyebilir.

Henüz yapmadıysanız daha fazla bilgi edinmek için İşlev çağrısına giriş bölümüne göz atın.

Projenizi oluşturun

Gemini API'yi çağırmadan önce projenizi ayarlamanız gerekir. Bu adımlar API anahtarınızı oluşturma, SDK paketini yükleme ve modeli başlatma işlemlerini içerir.

npm install @google/generative-ai

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

// Access your API key as an environment variable (see "Set up your API key" above)
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);

// ...

// Use a model that supports function calling, like Gemini 1.0 Pro.
// See "Supported models" in the "Introduction to function calling" page.
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "MODEL_NAME"});

// ...

İşlev çağrısı ayarlama

Bu eğiticide modelin, aşağıdaki parametreleri destekleyen varsayımsal bir para birimi değişim API'si ile etkileşim kurmasını göreceksiniz:

Örnek API isteği

{
  "currencyFrom": "USD",
  "currencyTo": "SEK"
}

Örnek API yanıtı

{
  "base": "USD",
  "rates": {"SEK": 0.091}
}

1. Adım: API isteğinde bulunan işlevi oluşturun

Henüz yapmadıysanız önce API isteği yapan işlevi oluşturun.

Bu eğiticide örnek amaçlı olarak gerçek bir API isteği göndermek yerine, sabit kodlu değerleri gerçek bir API'nin döndüreceği biçimde döndüreceksiniz.

async function makeApiRequest(currencyFrom, currencyTo) {
  // This hypothetical API returns a JSON such as:
  // {"base":"USD","rates":{"SEK": 0.091}}
  return {
    base: currencyFrom,
    rates: { [currencyTo]: 0.091 },
  };
}

2. Adım: Bir işlev bildirimi oluşturun

Üretken modele ileteceğiniz işlev bildirimini oluşturun (bu eğiticinin bir sonraki adımı).

İşlev ve parametre açıklamalarına mümkün olduğunca fazla ayrıntı ekleyin. Üretken model, hangi işlevin seçileceğini ve işlev çağrısındaki parametrelere nasıl değer sağlanacağını belirlemek için bu bilgileri kullanır.

// Function declaration, to pass to the model.
const getExchangeRateFunctionDeclaration = {
  name: "getExchangeRate",
  parameters: {
    type: "OBJECT",
    description: "Get the exchange rate for currencies between countries",
    properties: {
      currencyFrom: {
        type: "STRING",
        description: "The currency to convert from.",
      },
      currencyTo: {
        type: "STRING",
        description: "The currency to convert to.",
      },
    },
    required: ["currencyTo", "currencyFrom"],
  },
};

// Executable function code. Put it in a map keyed by the function name
// so that you can call it once you get the name string from the model.
const functions = {
  getExchangeRate: ({ currencyFrom, currencyTo }) => {
    return makeApiRequest( currencyFrom, currencyTo)
  }
};

3. Adım: Model başlatma sırasında işlev bildirimini belirtin

Üretken modeli başlatırken modelin tools parametresini ayarlayarak işlev bildirimini belirtin:

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

// Access your API key as an environment variable (see "Set up your API key" above)
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);

// ...

const generativeModel = genAI.getGenerativeModel({
  // Use a model that supports function calling, like Gemini 1.0 Pro.
  // See "Supported models" in the "Introduction to function calling" page.
  model: "gemini-1.0-pro",

  // Specify the function declaration.
  tools: {
    functionDeclarations: [getExchangeRateFunctionDeclaration],
  },
});

4. Adım: Bir işlev çağrısı oluşturun

Şimdi modele tanımlı işlevle istem gönderebilirsiniz.

İşlev çağrıları, sohbetin çok dönüşlü yapısıyla uyumlu olduğundan, işlev çağrısının kullanılması önerilen yol sohbet arayüzüdür.

const chat = generativeModel.startChat();
const prompt = "How much is 50 US dollars worth in Swedish krona?";

// Send the message to the model.
const result = await chat.sendMessage(prompt);

// For simplicity, this uses the first function call found.
const call = result.response.functionCalls()[0];

if (call) {
  // Call the executable function named in the function call
  // with the arguments specified in the function call and
  // let it call the hypothetical API.
  const apiResponse = await functions[call.name](call.args);

  // Send the API response back to the model so it can generate
  // a text response that can be displayed to the user.
  const result2 = await chat.sendMessage([{functionResponse: {
    name: 'getExchangeRate',
    response: apiResponse
  }}]);

  // Log the text response.
  console.log(result2.response.text());
}