Tutoriel sur l'appel de fonction

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L'appel de fonction vous permet d'obtenir plus facilement des données structurées en sortie les modèles génératifs. Vous pouvez ensuite utiliser ces sorties pour appeler d'autres API et renvoyer les données de réponse pertinentes au modèle. En d'autres termes, les appels de fonction vous aident à connecter des modèles génératifs à des systèmes externes afin que le contenu généré inclue les informations les plus récentes et les plus précises.

Vous pouvez fournir des descriptions de fonctions aux modèles Gemini. Il s'agit des fonctions que vous écrivez dans le langage de votre application (c'est-à-dire qu'elles ne sont pas Google Cloud Functions). Le modèle peut vous demander d'appeler une fonction et de renvoyer du résultat pour aider le modèle à traiter votre requête.

Si vous ne l'avez pas déjà fait, consultez le Introduction à l'appel de fonction pour en savoir plus autres.

Exemple d'API pour le contrôle de l'éclairage

Imaginez que vous disposez d'un système de contrôle de l'éclairage basique avec une application (API) et que vous voulez permettre aux utilisateurs de contrôler les éclairages via des requêtes textuelles. Vous pouvez utiliser la fonctionnalité d'appel de fonction pour interpréter l'éclairage les demandes de modification des utilisateurs et les traduire en appels d'API pour définir l'éclairage valeurs. Ce système de contrôle d'éclairage hypothétique vous permet de contrôler la luminosité de la lumière et sa température de couleur, définies comme deux paramètres distincts :

Par souci de simplicité, ce système d'éclairage imaginaire n'a qu'une seule lumière. L'utilisateur n'a pas besoin de spécifier une pièce ou un lieu. Voici un exemple de requête JSON vous pouvez envoyer à l'API de contrôle de l'éclairage pour faire passer le niveau de luminosité à 50% en utilisant la température des couleurs en plein jour:

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

Ce tutoriel explique comment configurer un appel de fonction pour que l'API Gemini interpréter les requêtes d'éclairage des utilisateurs et les mapper avec les paramètres d'API pour contrôler la luminosité et la température des couleurs de la lumière.

Avant de commencer: configurer votre projet et votre clé API

Avant d'appeler l'API Gemini, vous devez configurer votre projet et votre clé API.

Définir une fonction API

Créez une fonction qui envoie une requête API. Cette fonction doit être définie dans le code de votre application, mais elle peut appeler des services ou des API en dehors de votre application. L'API Gemini n'appelle pas directement cette fonction. Vous pouvez donc contrôler comment et quand cette fonction est exécutée via le code de votre application. À des fins de démonstration, ce tutoriel définit une fonction d'API fictive qui renvoie simplement les valeurs d'éclairage demandées:

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

Créer des déclarations de fonction

Créez la déclaration de la fonction que vous transmettrez au modèle génératif. Quand ? lorsque vous déclarez une fonction à utiliser par le modèle, incluez autant de détails que possible dans les descriptions des fonctions et des paramètres. Le modèle génératif utilise ces informations pour déterminer quelle fonction sélectionner et comment fournir pour les paramètres de l'appel de fonction. Le code suivant montre comment déclarer la fonction de contrôle de l'éclairage :

// 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)
  }
};

Déclarer des fonctions lors de l'initialisation du modèle

Lorsque vous souhaitez utiliser l'appel de fonction avec un modèle, vous devez fournir vos déclarations de fonction lorsque vous initialisez l'objet du modèle. Vous déclarez des fonctions en définissant le paramètre tools du modèle :

<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>

Générer un appel de fonction

Une fois que vous avez initialisé le modèle avec vos déclarations de fonction, vous pouvez l'inviter avec la fonction définie. Vous devez utiliser l'appel de fonction à l'aide de les requêtes de chat (sendMessage()), car l'appel de fonction bénéficie généralement en tenant compte du contexte des requêtes et réponses précédentes.

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());
}