ट्यूटोरियल: Gemini API की मदद से फ़ंक्शन कॉल करना

फ़ंक्शन कॉल करने की सुविधा से, जनरेटिव मॉडल से स्ट्रक्चर्ड डेटा का आउटपुट पाना आसान हो जाता है. इसके बाद, इन आउटपुट का इस्तेमाल दूसरे एपीआई को कॉल करने और मॉडल को काम का रिस्पॉन्स डेटा देने के लिए किया जा सकता है. दूसरे शब्दों में, फ़ंक्शन कॉलिंग से जनरेटिव मॉडल को बाहरी सिस्टम से कनेक्ट करने में मदद मिलती है, ताकि जनरेट किए गए कॉन्टेंट में अप-टू-डेट और सटीक जानकारी शामिल हो.

Gemini मॉडल को फ़ंक्शन की जानकारी दी जा सकती है. ये ऐसे फ़ंक्शन हैं जिन्हें ऐप्लिकेशन की भाषा में लिखा जाता है. इसका मतलब है कि ये Google Cloud Functions नहीं हैं. आपकी क्वेरी को हैंडल करने में मॉडल की मदद करने के लिए, मॉडल आपसे किसी फ़ंक्शन को कॉल करने और नतीजा वापस भेजने के लिए कह सकता है.

अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो ज़्यादा जानने के लिए फ़ंक्शन कॉलिंग के बारे में जानकारी देखें.

अपना प्रोजेक्ट सेट अप करें

Gemini API को कॉल करने से पहले, आपको अपना Xcode प्रोजेक्ट सेट अप करना होगा. इसमें एपीआई पासकोड सेट अप करना, Xcode प्रोजेक्ट में SDK पैकेज जोड़ना, और मॉडल शुरू करना शामिल है.

अपनी एपीआई पासकोड सेट अप करना और उसे सुरक्षित बनाना

Gemini API का इस्तेमाल करने के लिए, आपको एपीआई पासकोड की ज़रूरत होगी. अगर आपके पास पहले से कोई कुंजी नहीं है, तो Google AI Studio में कुंजी बनाएं.

एपीआई पासकोड पाएं

अपनी एपीआई कुंजी सुरक्षित करें

हमारा सुझाव है कि आप अपने वर्शन कंट्रोल सिस्टम में एपीआई पासकोड की जांच न करें. दूसरा विकल्प यह है कि इसे GenerativeAI-Info.plist फ़ाइल में सेव करें और फिर .plist फ़ाइल से एपीआई पासकोड को पढ़ें. इस .plist फ़ाइल को अपने ऐप्लिकेशन के रूट फ़ोल्डर में रखना न भूलें और इसे वर्शन कंट्रोल से बाहर रखें.

.plist फ़ाइल से एपीआई पासकोड को सेव करने और पढ़ने का तरीका देखने के लिए बड़ा करें

enum APIKey {
  // Fetch the API key from `GenerativeAI-Info.plist`
  static var `default`: String {
    guard let filePath = Bundle.main.path(forResource: "GenerativeAI-Info", ofType: "plist")
    else {
      fatalError("Couldn't find file 'GenerativeAI-Info.plist'.")
    }
    let plist = NSDictionary(contentsOfFile: filePath)
    guard let value = plist?.object(forKey: "API_KEY") as? String else {
      fatalError("Couldn't find key 'API_KEY' in 'GenerativeAI-Info.plist'.")
    }
    if value.starts(with: "_") {
      fatalError(
        "Follow the instructions at https://ai.google.dev/tutorials/setup to get an API key."
      )
    }
    return value
  }
}

एपीआई पासकोड को .plist फ़ाइल में सेव करने का तरीका जानने के लिए, ऐप्लिकेशन का नमूना देखें.

यह ट्यूटोरियल यह मानता है कि अपनी एपीआई कुंजी को, मांग पर उपलब्ध इस संसाधन .plist फ़ाइल से ऐक्सेस किया जा रहा है.

अपने प्रोजेक्ट में SDK टूल पैकेज जोड़ें

अपने Swift ऐप्लिकेशन में Gemini API का इस्तेमाल करने के लिए, GoogleGenerativeAI पैकेज को अपने ऐप्लिकेशन में जोड़ें:

Xcode में, प्रोजेक्ट नेविगेटर में अपने प्रोजेक्ट पर राइट क्लिक करें.
संदर्भ मेन्यू से, पैकेज जोड़ें को चुनें.
पैकेज जोड़ें डायलॉग में, खोज बार में पैकेज यूआरएल चिपकाएं:
```
https://github.com/google/generative-ai-swift
```
पैकेज जोड़ें पर क्लिक करें. Xcode अब आपके प्रोजेक्ट में GoogleGenerativeAI पैकेज जोड़ देगा.

जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

कोई भी एपीआई कॉल करने से पहले, आपको जनरेटिव मॉडल शुरू करना होगा. यह एक बुनियादी शुरुआत है. बाद में, इस ट्यूटोरियल में आप इसे फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए अपडेट करेंगे.

GoogleGenerativeAI मॉड्यूल इंपोर्ट करें:
```
import GoogleGenerativeAI
```

जनरेटिव मॉडल को शुरू करें:

// Access your API key from your on-demand resource .plist file
// (see "Set up your API key" above)
// Use a model that supports function calling, like Gemini 1.0 Pro.
// See "Supported models" in the "Introduction to function calling" page.
let model = GenerativeModel(name: "MODEL_NAME", apiKey: APIKey.default)

फ़ंक्शन कॉल सेट अप करें

इस ट्यूटोरियल के लिए, आपके मॉडल को नीचे दिए गए पैरामीटर के साथ काम करने वाले काल्पनिक मुद्रा एक्सचेंज एपीआई के साथ इंटरैक्ट करना होगा:

पैरामीटर	टाइप	ज़रूरी है	ब्यौरा
`currencyFrom`	स्ट्रिंग	हां	जिस मुद्रा से बदलना है
`currencyTo`	स्ट्रिंग	हां	इसमें बदलने के लिए मुद्रा

एपीआई अनुरोध का उदाहरण

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

एपीआई से मिले रिस्पॉन्स का उदाहरण

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

पहला चरण: एपीआई अनुरोध करने वाला फ़ंक्शन बनाएं

अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो एपीआई अनुरोध करने वाला फ़ंक्शन बनाकर शुरुआत करें.

इस ट्यूटोरियल में जानकारी देने के लिए, एपीआई अनुरोध भेजने के बजाय, हार्डकोड की गई वैल्यू उसी फ़ॉर्मैट में दी जाएंगी जो एपीआई दिखाता है.

func makeAPIRequest(currencyFrom: String,
                    currencyTo: String) -> JSONObject {
  // This hypothetical API returns a JSON such as:
  // {"base":"USD","rates":{"SEK": 0.091}}
  return [
    "base": .string(currencyFrom),
    "rates": .object([currencyTo: .number(0.091)]),
  ]
}

दूसरा चरण: फ़ंक्शन का एलान करना

फ़ंक्शन का एलान करें और जनरेटिव मॉडल को पास करें. यह ट्यूटोरियल का अगला चरण है.

फ़ंक्शन और पैरामीटर की जानकारी में ज़्यादा से ज़्यादा जानकारी शामिल करें. जनरेटिव मॉडल इस जानकारी का इस्तेमाल करके यह तय करता है कि कौनसा फ़ंक्शन चुनना है और फ़ंक्शन कॉल में पैरामीटर के लिए वैल्यू कैसे देनी है.

let getExchangeRate = FunctionDeclaration(
  name: "getExchangeRate",
  description: "Get the exchange rate for currencies between countries",
  parameters: [
    "currencyFrom": Schema(
      type: .string,
      description: "The currency to convert from."
    ),
    "currencyTo": Schema(
      type: .string,
      description: "The currency to convert to."
    ),
  ],
  requiredParameters: ["currencyFrom", "currencyTo"]
)

तीसरा चरण: मॉडल शुरू करने के दौरान फ़ंक्शन के एलान की जानकारी दें

मॉडल के tools पैरामीटर को सेट करके, जनरेटिव मॉडल को शुरू करते समय फ़ंक्शन के एलान के बारे में बताएं:

// Use a model that supports function calling, like Gemini 1.0 Pro.
// See "Supported models" in the "Introduction to function calling" page.
let generativeModel = GenerativeModel(
  name: "gemini-1.0-pro",
  apiKey: apiKey,
  // Specify the function declaration.
  tools: [Tool(functionDeclarations: [getExchangeRate])]
)

चौथा चरण: फ़ंक्शन कॉल जनरेट करना

अब मॉडल को तय किए गए फ़ंक्शन के साथ निर्देश दिया जा सकता है.

हमारा सुझाव है कि फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करने के लिए, चैट इंटरफ़ेस का इस्तेमाल करें. ऐसा इसलिए, क्योंकि फ़ंक्शन कॉल, चैट के मल्टी-टर्न स्ट्रक्चर में सही तरीके से फ़िट हो जाते हैं.

let chat = generativeModel.startChat()

let prompt = "How much is 50 US dollars worth in Swedish krona?"

// Send the message to the generative model
let response1 = try await chat.sendMessage(prompt)

// Check if the model responded with a function call
guard let functionCall = response1.functionCalls.first else {
  fatalError("Model did not respond with a function call.")
}
// Print an error if the returned function was not declared
guard functionCall.name == "getExchangeRate" else {
  fatalError("Unexpected function called: \(functionCall.name)")
}
// Verify that the names and types of the parameters match the declaration
guard case let .string(currencyFrom) = functionCall.args["currencyFrom"] else {
  fatalError("Missing argument: currencyFrom")
}
guard case let .string(currencyTo) = functionCall.args["currencyTo"] else {
  fatalError("Missing argument: currencyTo")
}

// Call the hypothetical API
let apiResponse = makeAPIRequest(currencyFrom: currencyFrom, currencyTo: currencyTo)

// Send the API response back to the model so it can generate a text response that can be
// displayed to the user.
let response = try await chat.sendMessage([ModelContent(
  role: "function",
  parts: [.functionResponse(FunctionResponse(
    name: functionCall.name,
    response: apiResponse
  ))]
)])

// Log the text response.
guard let modelResponse = response.text else {
  fatalError("Model did not respond with text.")
}
print(modelResponse)