튜토리얼: Gemini API 시작하기

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이 튜토리얼에서는 Google AI Swift SDK를 사용하는 Swift 앱 이 SDK를 사용하면 REST API나 서버 측 코드 (예: Python)로 직접 작업하여 Swift 앱의 Gemini 모델

이 튜토리얼에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• API 키를 포함한 프로젝트 설정
• 텍스트 전용 입력에서 텍스트 생성
• 텍스트 및 이미지 입력에서 텍스트 생성 (멀티모달)
• 멀티턴 대화 빌드 (채팅)
• 스트리밍을 사용하여 상호작용 속도 향상

또한 이 튜토리얼에는 고급 사용 사례 (예: 토큰 계산) 및 콘텐츠 생성을 제어할 수 있습니다.

기본 요건

이 튜토리얼에서는 Xcode를 사용해 Swift를 개발하는 데 익숙하다고 가정합니다. 있습니다.

이 튜토리얼을 완료하려면 개발 환경과 Swift 앱이 다음 요구사항을 충족해야 합니다.

• Xcode 15.0 이상
• Swift 앱이 iOS 15 이상 또는 macOS 12 이상을 타겟팅해야 합니다.

프로젝트 설정

Gemini API를 호출하기 전에 Xcode 프로젝트를 설정해야 합니다. 여기에는 API 키 설정, Xcode 프로젝트에 SDK 패키지 추가, 모델을 초기화합니다.

API 키 설정

Gemini API를 사용하려면 API 키가 필요합니다. 아직 계정이 없는 경우 Google AI Studio에서 키를 만듭니다

API 키 가져오기

API 키 보호

버전에 API 키를 체크인하지 않는 것이 좋습니다. 제어할 수 있습니다 한 가지 대안 옵션은 GenerativeAI-Info.plist 파일을 열고 .plist에서 API 키를 읽습니다. 파일에서 참조됩니다. 이 .plist 파일을 앱의 루트 폴더에 넣고 버전 제어에서 제외합니다

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
  }
}

또한 샘플 앱 .plist 파일에 API 키를 저장하는 방법을 알아보세요.

이 튜토리얼의 모든 스니펫은 사용자가 API 키에 액세스하고 있다고 가정합니다. 이 주문형 리소스 .plist 파일에서 찾을 수 있습니다.

프로젝트에 SDK 패키지 추가

자체 Swift 앱에서 Gemini API를 사용하려면 GoogleGenerativeAI를 추가하세요. 다음 패키지를 추가해야 합니다.

1. Xcode의 프로젝트 탐색기에서 프로젝트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.

2. 컨텍스트 메뉴에서 Add Packages를 선택합니다.

3. Add Packages 대화상자에서 검색창에 패키지 URL을 붙여넣습니다.

   https://github.com/google/generative-ai-swift
   

4. Add Package를 클릭합니다. 이제 Xcode가 GoogleGenerativeAI 패키지를 추가합니다. 프로젝트에 추가합니다

생성 모델 초기화

API 호출을 하려면 먼저 생성 모델을 초기화해야 합니다.

1. GoogleGenerativeAI 모듈을 가져옵니다.

   import GoogleGenerativeAI
   

2. 생성 모델을 초기화합니다.

   // Access your API key from your on-demand resource .plist file
   // (see "Set up your API key" above)
   // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
   let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash", apiKey: APIKey.default)
   

모델을 지정할 때는 다음 사항에 유의하세요.

• 사용 사례에 맞는 모델을 사용하세요 (예: gemini-1.5-flash). 멀티모달 입력용). 본 가이드에 나와 있는 각 각 사용 사례의 추천 모델을 나열합니다.

일반적인 사용 사례 구현

이제 프로젝트가 설정되었으므로 Gemini API를 사용하여 다양한 사용 사례 구현:

• 텍스트 전용 입력에서 텍스트 생성
• 텍스트 및 이미지 입력에서 텍스트 생성 (멀티모달)
• 멀티턴 대화 빌드 (채팅)
• 스트리밍을 사용하여 상호작용 속도 향상

텍스트 전용 입력에서 텍스트 생성

프롬프트 입력에 텍스트만 포함된 경우에는 Gemini 1.5 모델을 사용하거나 generateContent를 사용하여 텍스트 출력을 생성하는 Gemini 1.0 Pro 모델:

import GoogleGenerativeAI

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash", apiKey: APIKey.default)

let prompt = "Write a story about a magic backpack."
let response = try await model.generateContent(prompt)
if let text = response.text {
  print(text)
}

텍스트 및 이미지 입력에서 텍스트 생성 (멀티모달)

Gemini는 멀티모달 입력을 처리할 수 있는 다양한 모델을 제공합니다. (Gemini 1.5 모델)을 사용하여 두 텍스트를 모두 입력할 수 있습니다. 살펴보겠습니다 이 프롬프트의 이미지 요구사항을 참고하세요.

프롬프트 입력에 텍스트와 이미지가 모두 포함된 경우 Gemini 1.5 모델을 사용합니다. generateContent 메서드를 사용하여 텍스트 출력을 생성합니다.

import GoogleGenerativeAI

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash", apiKey: APIKey.default)

let image1 = UIImage(...)
let image2 = UIImage(...)

let prompt = "What's different between these pictures?"

let response = try await model.generateContent(prompt, image1, image2)
if let text = response.text {
  print(text)
}

멀티턴 대화 빌드 (채팅)

Gemini를 사용하면 여러 차례에 걸쳐 자유 형식의 대화를 구축할 수 있습니다. 이 SDK는 대화 상태를 관리하여 프로세스를 간소화하므로 generateContent를 사용하면 대화 기록을 저장할 필요가 없습니다. 확인할 수 있습니다

채팅과 같은 멀티턴 대화를 빌드하려면 Gemini 1.5 모델 또는 Gemini 1.0 Pro 모델을 빌드하고 startChat()를 호출하여 채팅을 초기화합니다. 그런 다음 sendMessage()를 사용하여 새 사용자 메시지를 전송합니다. 이 메시지에는 채팅 기록에 대한 응답을 반환합니다.

role 대화:

• user: 프롬프트를 제공하는 역할입니다. 이 값은 sendMessage 통화

• model: 응답을 제공하는 역할입니다. 이 역할은 다음과 같은 경우에 사용할 수 있습니다. 기존 history로 startChat()를 호출합니다.

import GoogleGenerativeAI

let config = GenerationConfig(
  maxOutputTokens: 100
)

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with multi-turn conversations (like chat)
// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(
  name: "gemini-1.5-flash",
  apiKey: APIKey.default,
  generationConfig: config
)

let history = [
  ModelContent(role: "user", parts: "Hello, I have 2 dogs in my house."),
  ModelContent(role: "model", parts: "Great to meet you. What would you like to know?"),
]

// Initialize the chat
let chat = model.startChat(history: history)
let response = try await chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
if let text = response.text {
  print(text)
}

스트리밍을 사용하여 상호작용 속도 향상

기본적으로 모델은 전체 생성이 완료된 후 응답을 반환합니다. 프로세스입니다 전체 응답을 기다리지 않아도 더 빠르게 상호작용을 할 수 있습니다. 대신 스트리밍을 사용하여 부분 결과를 처리합니다.

다음 예는 텍스트 및 이미지 입력에서 텍스트를 생성하는 generateContentStream 메서드 메시지가 표시됩니다.

import GoogleGenerativeAI

// The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash", apiKey: APIKey.default)

let image1 = UIImage(named: "")!
let image2 = UIImage(named: "")!

let prompt = "What's different between these pictures?"
var fullResponse = ""
let contentStream = model.generateContentStream(prompt, image1, image2)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
    fullResponse += text
  }
}
print(fullResponse)

텍스트 전용 입력 및 채팅 사용 사례에도 유사한 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

// Use streaming with text-only input
let contentStream = model.generateContentStream(prompt)

// Use streaming with multi-turn conversations (like chat)
let responseStream = chat.sendMessageStream(message)

고급 사용 사례 구현

이 튜토리얼의 이전 섹션에 설명된 일반적인 사용 사례는 Gemini API 사용에 익숙해지세요 이 섹션에서는 고급 사용 사례를 살펴보겠습니다

함수 호출

함수 호출을 통해 구조화된 데이터 출력을 더 쉽게 가져올 수 있음 살펴보겠습니다 그런 다음 이러한 출력을 사용하여 다른 API를 호출하고 모델에 전달합니다. 즉, 함수 호출은 생성 모델을 외부 시스템에 연결하여 생성된 콘텐츠가 가장 정확한 최신 정보가 포함됩니다. 자세히 알아보기: 함수 호출 튜토리얼을 참조하세요.

토큰 수 계산

긴 프롬프트를 사용할 때는 모델에 추가할 수 있습니다. 다음 예는 countTokens() 사용 방법을 보여줍니다. 다음과 같이 다양한 사용 사례에 활용할 수 있습니다.

// For text-only input
let response = try await model.countTokens("Why is the sky blue?")
print(response.totalTokens)

// For text-and-image input (multi-modal)
let response = try await model.countTokens(prompt, image1, image2)
print(response.totalTokens)

// For multi-turn conversations (like chat)
let chat = model.startChat()
let history = chat.history
let message = try ModelContent(role: "user", "Why is the sky blue?")
let contents = history + [message]
let response = try await model.countTokens(contents)
print(response.totalTokens)

콘텐츠 생성을 제어하는 옵션

모델 매개변수를 구성하고 모델 매개변수를 사용하여 콘텐츠 생성을 제어할 수 있습니다. 안전 설정을 변경할 수 있습니다.

모델 매개변수 구성

모델로 보내는 모든 프롬프트에는 모델이 응답을 생성합니다. 모델은 서로 다른 매개변수 값에 대해 서로 다른 결과를 생성할 수 있습니다. 다음에 대해 자세히 알아보기 모델 매개변수. 구성은 모델 인스턴스의 수명 동안 유지됩니다.

let config = GenerationConfig(
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"]
)

// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
  name: "gemini-1.5-flash",
  apiKey: APIKey.default,
  generationConfig: config
)

안전 설정 사용

안전 설정을 사용하여 유해할 수 있습니다. 기본적으로 안전 설정은 매체가 포함된 콘텐츠를 차단합니다. 또는 모든 측정기준에서 안전하지 않은 콘텐츠일 가능성이 높음 알아보기 안전 설정에 관해 자세히 알아보세요.

하나의 안전 설정을 지정하는 방법은 다음과 같습니다.

// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
  name: "gemini-1.5-flash",
  apiKey: APIKey.default,
  safetySettings: [
    SafetySetting(harmCategory: .harassment, threshold: .blockOnlyHigh)
  ]
)

둘 이상의 안전 설정을 지정할 수도 있습니다.

let harassmentSafety = SafetySetting(harmCategory: .harassment, threshold: .blockOnlyHigh)
let hateSpeechSafety = SafetySetting(harmCategory: .hateSpeech, threshold: .blockMediumAndAbove)

// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
  name: "gemini-1.5-flash",
  apiKey: APIKey.default,
    safetySettings: [harassmentSafety, hateSpeechSafety]
)

다음 단계

• 프롬프트 설계는 언어 모델에서 원하는 응답을 유도하는 프롬프트를 만드는 프로세스입니다. 체계적인 메시지 작성은 언어 모델의 정확하고 고품질 응답을 보장하는 필수 부분입니다. 프롬프트 작성 권장사항에 대해 알아보세요.

• Gemini는 다양한 용도의 니즈에 맞는 여러 가지 모델 변형을 제공합니다. 입력 유형 및 복잡성, 채팅 또는 기타 대화상자 언어 작업, 크기 제약 조건을 고려해야 합니다. 사용 가능한 Gemini 모델에 대해 알아보세요.