Генерация текста

API Gemini может генерировать текстовый вывод в ответ на различные входные данные, включая текст, изображения, видео и аудио. В этом руководстве показано, как генерировать текст, используя ввод текста и изображений. Он также охватывает потоковую передачу, чат и системные инструкции.

Ввод текста

Самый простой способ сгенерировать текст с помощью API Gemini — предоставить модели один текстовый ввод, как показано в этом примере:

Питон JavaScript Идти ОТДЫХ 
from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=["How does AI work?"]
)
print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "How does AI work?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

// import packages here

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  defer client.Close()

  model := client.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("How does AI work?"))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  printResponse(resp) // helper function for printing content parts
}

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "How does AI work?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Ввод изображения

API Gemini поддерживает мультимодальные входные данные, объединяющие текстовые и мультимедийные файлы. В следующем примере показано, как генерировать текст из ввода текста и изображения:

Питон JavaScript Идти ОТДЫХ 
from PIL import Image
from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

image = Image.open("/path/to/organ.png")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=[image, "Tell me about this instrument"]
)
print(response.text)

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const image = await ai.files.upload({
    file: "/path/to/organ.png",
  });
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: [
      createUserContent([
        "Tell me about this instrument",
        createPartFromUri(image.uri, image.mimeType),
      ]),
    ],
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

model := client.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")

imgData, err := os.ReadFile(filepath.Join(testDataDir, "organ.jpg"))
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}

resp, err := model.GenerateContent(ctx,
  genai.Text("Tell me about this instrument"),
  genai.ImageData("jpeg", imgData))
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}

printResponse(resp)

# Use a temporary file to hold the base64 encoded image data
TEMP_B64=$(mktemp)
trap 'rm -f "$TEMP_B64"' EXIT
base64 $B64FLAGS $IMG_PATH > "$TEMP_B64"

# Use a temporary file to hold the JSON payload
TEMP_JSON=$(mktemp)
trap 'rm -f "$TEMP_JSON"' EXIT

cat > "$TEMP_JSON" << EOF
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Tell me about this instrument"
        },
        {
          "inline_data": {
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": "$(cat "$TEMP_B64")"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
EOF

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d "@$TEMP_JSON"

Потоковый вывод

По умолчанию модель возвращает ответ после завершения всего процесса генерации текста. Вы можете добиться более быстрого взаимодействия, используя потоковую передачу для возврата экземпляров GenerateContentResponse по мере их создания.

Питон JavaScript Идти ОТДЫХ 
from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=["Explain how AI works"]
)
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContentStream({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "Explain how AI works",
  });

  for await (const chunk of response) {
    console.log(chunk.text);
  }
}

await main();

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Write a story about a magic backpack."))
for {
  resp, err := iter.Next()
  if err == iterator.Done {
    break
  }
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  printResponse(resp)
}

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:streamGenerateContent?alt=sse&key=${GEMINI_API_KEY}" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --no-buffer \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Многоходовые разговоры

Gemini SDK позволяет собирать в чат несколько раундов вопросов и ответов. Формат чата позволяет пользователям постепенно находить ответы и получать помощь при решении сложных проблем. Эта реализация чата в SDK предоставляет интерфейс для отслеживания истории разговоров, но «за кулисами» он использует тот же generateContent для создания ответа.

В следующем примере кода показана базовая реализация чата:

Питон JavaScript Идти ОТДЫХ 
from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
chat = client.chats.create(model="gemini-2.0-flash")

response = chat.send_message("I have 2 dogs in my house.")
print(response.text)

response = chat.send_message("How many paws are in my house?")
print(response.text)

for message in chat.get_history():
    print(f'role - {message.role}',end=": ")
    print(message.parts[0].text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const chat = ai.chats.create({
    model: "gemini-2.0-flash",
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello" }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
  });

  const response1 = await chat.sendMessage({
    message: "I have 2 dogs in my house.",
  });
  console.log("Chat response 1:", response1.text);

  const response2 = await chat.sendMessage({
    message: "How many paws are in my house?",
  });
  console.log("Chat response 2:", response2.text);
}

await main();

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
cs := model.StartChat()

cs.History = []*genai.Content{
  {
    Parts: []genai.Part{
      genai.Text("Hello, I have 2 dogs in my house."),
    },
    Role: "user",
  },
  {
    Parts: []genai.Part{
      genai.Text("Great to meet you. What would you like to know?"),
    },
    Role: "model",
  },
}

res, err := cs.SendMessage(ctx, genai.Text("How many paws are in my house?"))
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
printResponse(res)

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "Hello"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Great to meet you. What would you like to know?"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Вы также можете использовать потоковую передачу с чатом, как показано в следующем примере:

Питон JavaScript Идти ОТДЫХ 
from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
chat = client.chats.create(model="gemini-2.0-flash")

response = chat.send_message_stream("I have 2 dogs in my house.")
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")

response = chat.send_message_stream("How many paws are in my house?")
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")

for message in chat.get_history():
    print(f'role - {message.role}', end=": ")
    print(message.parts[0].text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const chat = ai.chats.create({
    model: "gemini-2.0-flash",
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello" }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
  });

  const stream1 = await chat.sendMessageStream({
    message: "I have 2 dogs in my house.",
  });
  for await (const chunk of stream1) {
    console.log(chunk.text);
    console.log("_".repeat(80));
  }

  const stream2 = await chat.sendMessageStream({
    message: "How many paws are in my house?",
  });
  for await (const chunk of stream2) {
    console.log(chunk.text);
    console.log("_".repeat(80));
  }
}

await main();

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
cs := model.StartChat()

cs.History = []*genai.Content{
  {
    Parts: []genai.Part{
      genai.Text("Hello, I have 2 dogs in my house."),
    },
    Role: "user",
  },
  {
    Parts: []genai.Part{
      genai.Text("Great to meet you. What would you like to know?"),
    },
    Role: "model",
  },
}

iter := cs.SendMessageStream(ctx, genai.Text("How many paws are in my house?"))
for {
  resp, err := iter.Next()
  if err == iterator.Done {
    break
  }
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  printResponse(resp)
}

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:streamGenerateContent?alt=sse&key=$GEMINI_API_KEY \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "Hello"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Great to meet you. What would you like to know?"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Параметры конфигурации

Каждое приглашение, которое вы отправляете модели, включает параметры, управляющие тем, как модель генерирует ответы. Вы можете настроить эти параметры или позволить модели использовать параметры по умолчанию.

В следующем примере показано, как настроить параметры модели:

Питон JavaScript Идти ОТДЫХ 
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=["Explain how AI works"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        max_output_tokens=500,
        temperature=0.1
    )
)
print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "Explain how AI works",
    config: {
      maxOutputTokens: 500,
      temperature: 0.1,
    },
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-pro-latest")
model.SetTemperature(0.9)
model.SetTopP(0.5)
model.SetTopK(20)
model.SetMaxOutputTokens(100)
model.SystemInstruction = genai.NewUserContent(genai.Text("You are Yoda from Star Wars."))
model.ResponseMIMEType = "application/json"
resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
printResponse(resp)

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "stopSequences": [
        "Title"
      ],
      "temperature": 1.0,
      "maxOutputTokens": 800,
      "topP": 0.8,
      "topK": 10
    }
  }'

Вот некоторые параметры модели, которые вы можете настроить. (Соглашения об именах зависят от языка программирования.)

  • stopSequences : определяет набор последовательностей символов (до 5), которые останавливают генерацию вывода. Если указано, API остановится при первом появлении stop_sequence . Последовательность остановки не будет включена в ответ.
  • temperature : управляет случайностью выходного сигнала. Используйте более высокие значения для более творческих ответов и более низкие значения для более детерминированных ответов. Значения могут варьироваться от [0,0, 2,0].
  • maxOutputTokens : устанавливает максимальное количество токенов, которые можно включить в кандидата.
  • topP : изменяет способ выбора токенов моделью для вывода. Токены выбираются от наиболее к наименее вероятным до тех пор, пока сумма их вероятностей не станет равна значению topP . Значение topP по умолчанию составляет 0,95.
  • topK : изменяет способ выбора токенов моделью для вывода. Значение topK , равное 1, означает, что выбранный токен является наиболее вероятным среди всех токенов в словаре модели, а значение topK равное 3, означает, что следующий токен выбирается из трех наиболее вероятных с использованием температуры. Токены дополнительно фильтруются на основе topP , причем последний токен выбирается с использованием температурной выборки.

Системные инструкции

Системные инструкции позволяют вам управлять поведением модели в зависимости от вашего конкретного варианта использования. Предоставляя системные инструкции, вы предоставляете модели дополнительный контекст, который помогает ей понять задачу и генерировать более индивидуальные ответы. Модель должна соответствовать системным инструкциям на протяжении всего взаимодействия с пользователем, что позволяет вам определять поведение на уровне продукта отдельно от подсказок, предоставляемых конечными пользователями.

Вы можете установить системные инструкции при инициализации модели:

Питон JavaScript Идти ОТДЫХ 
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="You are a cat. Your name is Neko."),
    contents="Hello there"
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "Hello there",
    config: {
      systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
    },
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

// import packages here

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  defer client.Close()

  model := client.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
  model.SystemInstruction = &genai.Content{
    Parts: []genai.Part{genai.Text(`
      You are a cat. Your name is Neko.
    `)},
  }
  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("Hello there"))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  printResponse(resp) // helper function for printing content parts
}

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "system_instruction": {
      "parts": [
        {
          "text": "You are a cat. Your name is Neko."
        }
      ]
    },
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Hello there"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Затем вы можете отправлять запросы модели как обычно.

Поддерживаемые модели

Все семейство моделей Gemini поддерживает генерацию текста. Дополнительные сведения о моделях и их возможностях см. в разделе Модели .

Полезные советы

В базовых случаях использования генерации текста в приглашении может не потребоваться никаких примеров вывода, системных инструкций или информации о форматировании. Это беспроигрышный подход. В некоторых случаях использование одноразового или нескольких подсказок может привести к выводу, который в большей степени соответствует ожиданиям пользователя. В некоторых случаях вам также может потребоваться предоставить системные инструкции , которые помогут модели понять задачу или следовать конкретным рекомендациям.

Что дальше