การเริ่มต้นใช้งาน Gemini API อย่างรวดเร็ว

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะแสดงวิธีเริ่มต้นใช้งาน Gemini API โดยใช้ SDK ที่คุณเลือก

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Python

ดูใน AI ของ Google เรียกใช้ใน Google Colab ดูสมุดบันทึกใน GitHub

โปรดตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้ เพื่อให้การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้เสร็จสมบูรณ์ภายในเครื่อง

  • Python 3.9 ขึ้นไป
  • การติดตั้ง jupyter เพื่อเรียกใช้สมุดบันทึก

Go

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณคุ้นเคยกับการสร้างแอปพลิเคชันด้วย Go

ในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้ โปรดตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้

  • เริ่มเวอร์ชัน 1.20 ขึ้นไป

Node.js

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณคุ้นเคยกับการสร้างแอปพลิเคชันด้วย Node.js

ในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้ โปรดตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้

  • Node.js v18 ขึ้นไป
  • npm

เว็บไซต์

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณคุ้นเคยกับการใช้ JavaScript เพื่อพัฒนาเว็บแอป คู่มือนี้ไม่เกี่ยวข้องกับเฟรมเวิร์ก

ในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้ โปรดตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้

  • (ไม่บังคับ) Node.js
  • เว็บเบราว์เซอร์สมัยใหม่

ลูกดอก (Flutter)

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณคุ้นเคยกับการสร้างแอปพลิเคชันด้วย Dart

ในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้ โปรดตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้

  • Dart 3.2.0 ขึ้นไป

Swift

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณคุ้นเคยกับการใช้ Xcode เพื่อพัฒนาแอป Swft

ในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้ โปรดตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและแอป Swft เป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้

  • Xcode 15.0 ขึ้นไป
  • แอป Swift ต้องกำหนดเป้าหมายไปที่ iOS 15 ขึ้นไปหรือ macOS 12 ขึ้นไป

Android

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณคุ้นเคยกับการใช้ Android Studio เพื่อพัฒนาแอป Android

ในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้ โปรดตรวจสอบว่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและแอป Android ของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้

  • Android Studio (เวอร์ชันล่าสุด)
  • แอป Android ต้องกำหนดเป้าหมายเป็น API ระดับ 21 ขึ้นไป

ตั้งค่าคีย์ API

หากต้องการใช้ Gemini API คุณจะต้องมีคีย์ API หากยังไม่มี ให้ สร้างคีย์ใน Google AI Studio

รับคีย์ API

จากนั้นกำหนดค่าคีย์

Python

ขอแนะนำว่าอย่าตรวจสอบคีย์ API ในระบบควบคุมเวอร์ชัน การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณเข้าถึง คีย์ API เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

กำหนดคีย์ API ให้กับตัวแปรสภาพแวดล้อม

export API_KEY=<YOUR_API_KEY>

Go

ขอแนะนำว่าอย่าตรวจสอบคีย์ API ในระบบควบคุมเวอร์ชัน การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณเข้าถึง คีย์ API เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

กำหนดคีย์ API ให้กับตัวแปรสภาพแวดล้อม

export API_KEY=<YOUR_API_KEY>

Node.js

ขอแนะนำว่าอย่าตรวจสอบคีย์ API ในระบบควบคุมเวอร์ชัน การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณเข้าถึง คีย์ API เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

กำหนดคีย์ API ให้กับตัวแปรสภาพแวดล้อม

export API_KEY=<YOUR_API_KEY>

เว็บไซต์

ขอแนะนำว่าอย่าตรวจสอบคีย์ API ในระบบควบคุมเวอร์ชัน ดังนั้น คุณจึงควรส่งคีย์ API ไปยังแอปก่อนที่จะเริ่มต้นโมเดล

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณเข้าถึงคีย์ API เป็นค่าคงที่ทั่วโลก

ลูกดอก (Flutter)

ขอแนะนำว่าอย่าตรวจสอบคีย์ API ในระบบควบคุมเวอร์ชัน การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วนี้จะถือว่าคุณเข้าถึง คีย์ API เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมการประมวลผล หากกำลังพัฒนาแอป Flutter คุณสามารถใช้ String.fromEnvironment และส่ง --dart-define=API_KEY=$API_KEY ไปยัง flutter build หรือ flutter run เพื่อคอมไพล์ด้วยคีย์ API เนื่องจากสภาพแวดล้อมของกระบวนการจะแตกต่างออกไปเมื่อเรียกใช้แอป

Swift

ขอแนะนำว่าอย่าตรวจสอบคีย์ API ในระบบควบคุมเวอร์ชัน อีกตัวเลือกหนึ่งคือการจัดเก็บไว้ในไฟล์ GenerativeAI-Info.plist แล้วอ่านคีย์ API จากไฟล์ .plist อย่าลืมใส่ไฟล์ .plist นี้ในโฟลเดอร์รากของแอปและยกเว้นไฟล์ดังกล่าวจากการควบคุมเวอร์ชัน

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
   }
}

Android

ขอแนะนำว่าอย่าตรวจสอบคีย์ API ในระบบควบคุมเวอร์ชัน แต่ควรจัดเก็บไว้ในไฟล์ local.properties (ซึ่งอยู่ในไดเรกทอรีรูทของโปรเจ็กต์ แต่ไม่รวมอยู่ในการควบคุมเวอร์ชัน) แล้วใช้ปลั๊กอิน Secret Gradle สำหรับ Android เพื่ออ่านคีย์ API เป็นตัวแปรการกําหนดค่าบิลด์

Kotlin:

// Access your API key as a Build Configuration variable
val apiKey = BuildConfig.apiKey

Java:

// Access your API key as a Build Configuration variable
String apiKey = BuildConfig.apiKey;

หากต้องการดูการติดตั้งใช้งานปลั๊กอิน Secrets Gradle โปรดดู แอปตัวอย่าง สำหรับ SDK นี้ หรือใช้ตัวอย่างล่าสุดของ Android Studio Iguana ที่มี เทมเพลต Gemini API Starter (ซึ่งมีไฟล์ local.properties ให้คุณเริ่มต้นใช้งาน)

ติดตั้ง SDK

Python

Python SDK สำหรับ Gemini API อยู่ในแพ็กเกจ google-generativeai ติดตั้งทรัพยากร Dependency โดยใช้ PIP:

pip install -q -U google-generativeai

Go

หากต้องการใช้ Gemini API ในแอปพลิเคชันของคุณเอง คุณต้องgetแพ็กเกจ Go SDK ในไดเรกทอรีโมดูลดังนี้

go get github.com/google/generative-ai-go

Node.js

หากต้องการใช้ Gemini API ในแอปพลิเคชันของคุณเอง คุณต้องติดตั้งแพ็กเกจ GoogleGenerativeAI สำหรับ Node.js โดยทำดังนี้

npm install @google/generative-ai

เว็บไซต์

หากต้องการใช้ Gemini API ในเว็บแอปของคุณเอง ให้นำเข้า @google/generative-ai ดังนี้

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

ลูกดอก (Flutter)

หากต้องการใช้ Gemini API ในแอปพลิเคชันของคุณเอง คุณต้องaddแพ็กเกจ google_generative_ai ลงในแอป Dart หรือ Flutter ดังนี้

ลูกดอก:

dart pub add google_generative_ai

แขนระบาย:

flutter pub add google_generative_ai

Swift

หากต้องการใช้ Gemini API ในแอป Swift ของคุณเอง ให้เพิ่มแพ็กเกจ GoogleGenerativeAI ลงในแอปโดยทำดังนี้

  1. ใน Xcode ให้คลิกขวาที่โปรเจ็กต์ในตัวนำทางโปรเจ็กต์

  2. เลือกเพิ่มแพ็กเกจจากเมนูตามบริบท

  3. ในกล่องโต้ตอบเพิ่มแพ็กเกจ ให้วาง URL แพ็กเกจในแถบค้นหา none https://github.com/google/generative-ai-swift

  4. คลิกเพิ่มแพ็กเกจ Xcode จะเพิ่มแพ็กเกจ GoogleGenerativeAI ลงในโปรเจ็กต์ของคุณ

Android

  1. ในโมดูล (ระดับแอป) ไฟล์การกำหนดค่า Gradle (เช่น <project>/<app-module>/build.gradle.kts) ให้เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับ Google AI SDK สำหรับ Android ดังนี้

    Kotlin:

    dependencies {

   // add the dependency for the Google AI client SDK for Android
   implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:0.3.0")
}

    Java:

    สำหรับ Java คุณต้องเพิ่มไลบรารีอีก 2 รายการ

    dependencies {

    // add the dependency for the Google AI client SDK for Android
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:0.3.0")

    // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
    implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

    // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
    implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

  2. ซิงค์โปรเจ็กต์ Android กับไฟล์ Gradle

เริ่มต้นโมเดล Generative

Python

คุณต้องนำเข้าและเริ่มต้นโมเดล Generative ก่อนจึงจะทำการเรียก API ได้

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ["API_KEY"])
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

Go

คุณต้องนำเข้าและเริ่มต้นโมเดล Generative ก่อนจึงจะทำการเรียก API ได้

import "github.com/google/generative-ai-go/genai"
import "google.golang.org/api/option"

ctx := context.Background()
// Access your API key as an environment variable (see "Set up your API key" above)
client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("API_KEY")))
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer client.Close()

// For text-only input, use the gemini-pro model
model := client.GenerativeModel("gemini-pro")

Node.js

คุณต้องนำเข้าและเริ่มต้นโมเดล Generative ก่อนจึงจะทำการเรียก API ได้

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

// Access your API key as an environment variable (see "Set up your API key" above)
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);

// ...

// For text-only input, use the gemini-pro model
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro"});

// ...

เว็บไซต์

คุณต้องนำเข้าและเริ่มต้นโมเดล Generative ก่อนจึงจะทำการเรียก API ได้

<html>
<body>
   <!-- ... Your HTML and CSS -->
   <!-- Import @google/generative-ai, as shown above. -->
   <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);

      // ...

      // For text-only input, use the gemini-pro model
      const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro"});

      // ...
   </script>
</body>
</html>

ลูกดอก (Flutter)

คุณต้องนำเข้าและเริ่มต้นโมเดล Generative ก่อนจึงจะทำการเรียก API ได้

import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

// Access your API key as an environment variable (see "Set up your API key" above)
final apiKey = Platform.environment['API_KEY'];
if (apiKey == null) {
  print('No \$API_KEY environment variable');
  exit(1);
}

// For text-only input, use the gemini-pro model
final model = GenerativeModel(model: 'gemini-pro', apiKey: apiKey);

Swift

คุณต้องเริ่มต้นโมเดล Generative ก่อนจึงจะทำการเรียก API ได้

  1. นำเข้าโมดูล GoogleAI:

    import GoogleGenerativeAI

  2. เริ่มต้นโมเดล Generative ดังนี้

    // For text-only input, use the gemini-pro model
// Access your API key from your on-demand resource .plist file (see "Set up your API key" above)
let model = GenerativeModel(name: "gemini-pro", apiKey: APIKey.default)

Android

ก่อนที่จะเรียก API คุณต้องเริ่มต้นออบเจ็กต์ GenerativeModel โดยทำดังนี้

Kotlin:

val generativeModel = GenerativeModel(
      // For text-only input, use the gemini-pro model
      modelName = "gemini-pro",
      // Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
      apiKey = BuildConfig.apiKey
)

Java:

สำหรับ Java คุณต้องเริ่มต้นออบเจ็กต์ GenerativeModelFutures ด้วย

// For text-only input, use the gemini-pro model
GenerativeModel gm = new GenerativeModel(/* modelName */ "gemini-pro",
// Access your API key as a Build Configuration variable (see "Set up your API key" above)
      /* apiKey */ BuildConfig.apiKey);

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

สร้างข้อความ

Python

response = model.generate_content("Write a story about a magic backpack.")
print(response.text)

Go

resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("Write a story about a magic backpack."))
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}

Node.js

async function run() {
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

เว็บไซต์

async function run() {
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

ลูกดอก (Flutter)

void main() async {
   // Access your API key as an environment variable (see "Set up your API key" above)
   final apiKey = Platform.environment['API_KEY'];
   if (apiKey == null) {
      print('No \$API_KEY environment variable');
      exit(1);
   }
   // For text-only input, use the gemini-pro model
   final model = GenerativeModel(model: 'gemini-pro', apiKey: apiKey);
   final content = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];
   final response = await model.generateContent(content);
   print(response.text);
}

Swift

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

Android

Kotlin:

โปรดทราบว่า generateContent() เป็นฟังก์ชันระงับและต้องเรียกใช้จากขอบเขต Coroutine หากคุณไม่คุ้นเคยกับ Coroutines โปรดอ่าน Kotlin Coroutines บน Android

val prompt = "Write a story about a magic backpack."
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java:

โปรดทราบว่า generateContent() แสดงผล ListenableFuture หากคุณไม่คุ้นเคยกับ API นี้ โปรดดูเอกสารประกอบของ Android เกี่ยวกับการใช้ ListenableFuture

Content content = new Content.Builder()
      .addText("Write a story about a magic backpack.")
      .build();

Executor executor = // ...

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
      @Override
      public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
         String resultText = result.getText();
         System.out.println(resultText);
      }

      @Override
      public void onFailure(Throwable t) {
         t.printStackTrace();
      }
}, executor);

ขั้นตอนถัดไป

หากต้องการดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานกับ Gemini API โปรดดูบทแนะนำสำหรับภาษาที่คุณต้องการ

คุณยังใช้คำสั่ง curl เพื่อลองใช้ Gemini API ได้ด้วย โดยทำดังนี้

หากคุณเพิ่งเคยใช้โมเดล Generative AI ให้อ่านคู่มือแนวคิดและภาพรวมของ Gemini API ก่อนที่จะลองเริ่มใช้งานอย่างรวดเร็ว