İşlev çağrısı, üretken modeller. 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 işlevler (yani Google Cloud Functions). Model, sizden bir işlevi çağırmanızı ve sonuç; modelin sorgunuzu ele almasına yardımcı olur.
Henüz yapmadıysanız Öğrenmek için işlev çağrısına giriş daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
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 ışıklandırma kontrol sistemi, ışıklarınızı ışığın parlaklığı ve renk sıcaklığı, 2 ayrı parametre:
Parametre | Tür | Zorunlu | Açıklama |
---|---|---|---|
brightness |
sayı | evet | Işık seviyesi 0 ile 100 arasında. 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 eğitimde, aşağıdaki işlemler için Gemini API'ye 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.
API işlevleri tanımlayın
API isteğinde bulunan bir işlev oluşturun. Bu fonksiyon tanımlanmalıdır. olup olmadığını kontrol edebilir, ancak en iyi yoludur. Gemini API doğrudan bu işlevi çağrımaz. Bu nedenle, bu işlevin uygulamanız üzerinden nasıl ve ne zaman yürütüleceğini kontrol edebilir girin. Gösterim amacıyla bu eğiticide yalnızca istenen ışıklandırma değerlerini döndürür:
Future<Map<String, Object?>> setLightValues(
Map<String, Object?> arguments,
) async =>
// This mock API returns the requested lighting values
{
'brightness': arguments['brightness'],
'colorTemperature': arguments['colorTemp'],
};
İşlev bildirimleri oluşturma
Üretken modele ileteceğiniz işlev bildirimini oluşturun. Zaman modelin kullanması için bir fonksiyon tanımlarsanız, modelin ne kadar bunları işlev ve parametre açıklamalarında mümkün olduğunca yerleştirin. Üretken model bu bilgiyi, hangi işlevin seçileceğini ve işlevin nasıl sağlanacağını belirlemek için parametre değerlerini içerir. Aşağıdaki kodda, ışık kontrolü işlevini tanımlayın:
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'
]));
Model başlatma sırasında işlevleri bildirme
İşlev çağrısını bir modelle kullanmak istediğinizde
işlev bildirimlerinin her biri için bir ekran görüntüsü sunar. Beyan ettiğiniz
işlevlerini kullanarak modelin tools
parametresini ayarlayabilirsiniz. Dart SDK'sı ayrıca
işlevleri generateContent
veya
generateContentStream
API.
final model = GenerativeModel(
model: 'gemini-1.5-flash',
apiKey: apiKey,
// Specify the function declaration.
tools: [
Tool(functionDeclarations: [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.
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);
}