آموزش فراخوانی توابع

فراخوانی تابع، دریافت خروجی داده های ساختاریافته از مدل های تولیدی را برای شما آسان تر می کند. سپس می توانید از این خروجی ها برای فراخوانی API های دیگر و برگرداندن داده های پاسخ مربوطه به مدل استفاده کنید. به عبارت دیگر، فراخوانی تابع به شما کمک می کند تا مدل های تولیدی را به سیستم های خارجی متصل کنید تا محتوای تولید شده شامل به روزترین و دقیق ترین اطلاعات باشد.

می توانید مدل های Gemini را با توضیحاتی در مورد عملکردها ارائه دهید. اینها توابعی هستند که شما به زبان برنامه خود می نویسید (یعنی توابع Google Cloud نیستند). مدل ممکن است از شما بخواهد که یک تابع را فراخوانی کنید و نتیجه را برای کمک به مدل در رسیدگی به درخواست شما ارسال کنید.

اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، برای کسب اطلاعات بیشتر ، مقدمه فراخوانی تابع را بررسی کنید.

API مثال برای کنترل روشنایی

تصور کنید یک سیستم کنترل روشنایی اولیه با یک رابط برنامه نویسی کاربردی (API) دارید و می خواهید به کاربران اجازه دهید تا از طریق درخواست های متنی ساده، چراغ ها را کنترل کنند. می‌توانید از ویژگی فراخوانی تابع برای تفسیر درخواست‌های تغییر نور از سوی کاربران و ترجمه آنها به فراخوان‌های API برای تنظیم مقادیر نور استفاده کنید. این سیستم کنترل روشنایی فرضی به شما امکان می دهد روشنایی نور و دمای رنگ آن را کنترل کنید که به عنوان دو پارامتر جداگانه تعریف می شود:

پارامتر تایپ کنید مورد نیاز توضیحات
brightness شماره بله سطح نور از 0 تا 100. صفر خاموش است و 100 روشنایی کامل است.
colorTemperature رشته بله دمای رنگ دستگاه نور که می تواند daylight ، cool یا warm باشد.

برای سادگی، این سیستم نورپردازی خیالی تنها یک نور دارد، بنابراین کاربر مجبور نیست اتاق یا مکان را مشخص کند. در اینجا نمونه ای از درخواست JSON است که می توانید برای تغییر سطح نور با استفاده از دمای رنگ نور روز به API کنترل روشنایی ارسال کنید:

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

این آموزش به شما نشان می‌دهد که چگونه یک Function Call را برای Gemini API تنظیم کنید تا درخواست‌های روشنایی کاربران را تفسیر کند و آنها را به تنظیمات API برای کنترل مقدار روشنایی و دمای رنگ نور تنظیم کنید.

قبل از شروع: پروژه و کلید API خود را تنظیم کنید

قبل از فراخوانی Gemini API، باید پروژه خود را راه اندازی کرده و کلید API خود را پیکربندی کنید.

یک تابع API را تعریف کنید

تابعی بسازید که درخواست API می دهد. این تابع باید در کد برنامه شما تعریف شود، اما می تواند خدمات یا API های خارج از برنامه شما را فراخوانی کند. Gemini API این تابع را مستقیماً فراخوانی نمی کند، بنابراین می توانید نحوه و زمان اجرای این تابع را از طریق کد برنامه خود کنترل کنید. برای اهداف نمایشی، این آموزش یک تابع API ساختگی را تعریف می کند که فقط مقادیر روشنایی درخواستی را برمی گرداند: 

async function setLightValues(brightness, colorTemp) {
  // This mock API returns the requested lighting values
  return {
    brightness: brightness,
    colorTemperature: colorTemp
  };
}

ایجاد اعلان عملکرد

اعلان تابعی را ایجاد کنید که به مدل مولد منتقل می کنید. هنگامی که یک تابع را برای استفاده توسط مدل اعلام می کنید، باید تا حد امکان جزئیات بیشتری را در توضیحات تابع و پارامتر بگنجانید. مدل مولد از این اطلاعات برای تعیین اینکه کدام تابع را انتخاب کند و چگونه مقادیر پارامترهای فراخوانی تابع را ارائه کند، استفاده می کند. کد زیر نحوه اعلام عملکرد کنترل روشنایی را نشان می دهد: 

// Function declaration, to pass to the model.
const controlLightFunctionDeclaration = {
  name: "controlLight",
  parameters: {
    type: "OBJECT",
    description: "Set the brightness and color temperature of a room light.",
    properties: {
      brightness: {
        type: "NUMBER",
        description: "Light level from 0 to 100. Zero is off and 100 is full brightness.",
      },
      colorTemperature: {
        type: "STRING",
        description: "Color temperature of the light fixture which can be `daylight`, `cool` or `warm`.",
      },
    },
    required: ["brightness", "colorTemperature"],
  },
};

// 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 = {
  controlLight: ({ brightness, colorTemp }) => {
    return setLightValues( brightness, colorTemp)
  }
};

توابع را در طول اولیه سازی مدل اعلام کنید

هنگامی که می خواهید از فراخوانی تابع با یک مدل استفاده کنید، باید اعلان های تابع خود را هنگام مقداردهی اولیه شی مدل ارائه دهید. شما با تنظیم پارامتر tools مدل، توابع را اعلام می کنید: 

<html>
  <body>
    <!-- ... Your HTML and CSS -->

    <script type="importmap">
      {
        "imports": {
          "@google/generative-ai": "https://esm.run/@google/generative-ai"
        }
      }
    </script>
    <script type="module">
      import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

      // Fetch your API_KEY
      const API_KEY = "...";

      // Access your API key (see "Set up your API key" above)
      const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY);

      // ...

      const generativeModel = genAI.getGenerativeModel({
        // Use a model that supports function calling, like a Gemini 1.5 model
        model: "gemini-1.5-flash",

        // Specify the function declaration.
        tools: {
          functionDeclarations: [controlLightFunctionDeclaration],
        },
      });
    </script>
  </body>
</html>

یک فراخوانی تابع ایجاد کنید

هنگامی که مدل را با اعلان های تابع خود مقداردهی اولیه کردید، می توانید مدل را با تابع تعریف شده درخواست کنید. شما باید از فراخوانی تابع با استفاده از درخواست چت ( sendMessage() ) استفاده کنید، زیرا فراخوانی تابع عموماً از داشتن متن درخواست ها و پاسخ های قبلی سود می برد. 

const chat = generativeModel.startChat();
const prompt = "Dim the lights so the room feels cozy and warm.";

// 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 result = await chat.sendMessage([{functionResponse: {
    name: 'controlLight',
    response: apiResponse
  }}]);

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