API Gemini может генерировать текстовый вывод, если в качестве входных данных предоставляются текст, изображения, видео и аудио.
В этом руководстве показано, как генерировать текст с помощью generateContent streamGenerateContent . Чтобы узнать о работе с видео- и аудиовозможностями Gemini, обратитесь к руководствам Vision и Audio .
Генерировать текст из текстового ввода
Самый простой способ сгенерировать текст с помощью API Gemini — предоставить модели один текстовый ввод, как показано в этом примере:
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)
В этом случае подсказка («Объясните, как работает искусственный интеллект») не содержит 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 вы также можете предоставить системные инструкции , которые помогут модели понять задачу или следовать конкретным рекомендациям.
Генерация текста из ввода текста и изображения
API Gemini поддерживает мультимодальные входные данные, объединяющие текстовые и мультимедийные файлы. В следующем примере показано, как генерировать текст из ввода текста и изображения:
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)
Создать текстовый поток
По умолчанию модель возвращает ответ после завершения всего процесса генерации текста. Вы можете добиться более быстрого взаимодействия, не дожидаясь получения всего результата, а вместо этого используя потоковую передачу для обработки частичных результатов.
В следующем примере показано, как реализовать потоковую передачу с помощью streamGenerateContent для создания текста из приглашения для ввода только текста.
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="")
Создать беседу в чате
Gemini SDK позволяет собирать несколько раундов вопросов и ответов, позволяя пользователям постепенно приближаться к ответам или получать помощь при решении сложных проблем. Эта функция SDK предоставляет интерфейс для отслеживания истории разговоров, но «за кулисами» используется тот же generateContent для создания ответа.
В следующем примере кода показана базовая реализация чата:
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._curated_history:
print(f'role - ', message.role, end=": ")
print(message.parts[0].text)
Вы также можете использовать потоковую передачу с чатом, как показано в следующем примере:
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._curated_history:
print(f'role - ', message.role, end=": ")
print(message.parts[0].text)
Настроить генерацию текста
Каждое приглашение, которое вы отправляете модели, включает параметры, управляющие тем, как модель генерирует ответы. Вы можете использовать GenerationConfig для настройки этих параметров. Если вы не настраиваете параметры, модель использует параметры по умолчанию, которые могут различаться в зависимости от модели.
В следующем примере показано, как настроить несколько доступных параметров.
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)
Добавить системные инструкции
Системные инструкции позволяют вам управлять поведением модели в зависимости от ваших конкретных потребностей и вариантов использования.
Предоставляя инструкции модельной системе, вы предоставляете модели дополнительный контекст для понимания задачи, создания более индивидуальных ответов и соблюдения конкретных правил при полном взаимодействии пользователя с моделью. Вы также можете указать поведение на уровне продукта, установив системные инструкции отдельно от подсказок, предоставляемых конечными пользователями.
Вы можете установить системные инструкции при инициализации модели:
sys_instruct="You are a cat. Your name is Neko."
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
config=types.GenerateContentConfig(
system_instruction=sys_instruct),
contents=["your prompt here"]
)
Затем вы можете отправлять запросы модели как обычно.
Интерактивный сквозной пример использования системных инструкций см. в системных инструкциях colab .
Что дальше
Теперь, когда вы изучили основы API Gemini, вы можете попробовать:
- Понимание зрения : узнайте, как использовать встроенное понимание зрения Gemini для обработки изображений и видео.
- Распознавание звука . Узнайте, как использовать встроенную функцию распознавания звука Gemini для обработки аудиофайлов.