Metin oluşturma

Gemini API; metin, resim, video ve ses gibi çeşitli girişlere yanıt olarak metin çıkışı oluşturabilir. Bu kılavuzda, metin ve resim girişlerini kullanarak nasıl metin oluşturacağınız gösterilmektedir. Ayrıca yayın, sohbet ve sistem talimatlarını da kapsar.

Metin girişi

Gemini API'yi kullanarak metin oluşturmanın en basit yolu, modele bu örnekte gösterildiği gibi tek bir yalnızca metin girişi sağlamaktır:

PythonJavaScriptGoREST
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?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Resim girişi

Gemini API, metin ve medya dosyalarını birleştiren çoklu biçimli girişleri destekler. Aşağıdaki örnekte, metin ve resim girişinden nasıl metin oluşturulacağı gösterilmektedir:

PythonJavaScriptGoREST
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"

Akış çıkışı

Varsayılan olarak model, metin oluşturma sürecinin tamamını tamamladıktan sonra bir yanıt döndürür. GenerateContentResponse örneklerini oluşturuldukları sırada döndürmek için akış özelliğini kullanarak daha hızlı etkileşimler elde edebilirsiniz.

PythonJavaScriptGoREST
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"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Çok turlu görüşmeler

Gemini SDK'sı, bir sohbette birden fazla soru ve yanıt toplamanıza olanak tanır. Sohbet biçimi, kullanıcıların yanıtlara adım adım yaklaşmasını ve birden fazla bölümden oluşan sorunlarla ilgili yardım almasını sağlar. Sohbetin bu SDK uygulaması, görüşme geçmişini takip etmek için bir arayüz sağlar ancak perde arkasında yanıt oluşturmak için aynı generateContent yöntemini kullanır.

Aşağıdaki kod örneğinde temel bir sohbet uygulaması gösterilmektedir:

PythonJavaScriptGoREST
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?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi, canlı yayını sohbet ile de kullanabilirsiniz:

PythonJavaScriptGoREST
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?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Yapılandırma parametreleri

Modele gönderdiğiniz her istem, modelin yanıtları nasıl oluşturduğunu kontrol eden parametreler içerir. Bu parametreleri yapılandırabilir veya modelin varsayılan seçenekleri kullanmasına izin verebilirsiniz.

Aşağıdaki örnekte, model parametrelerinin nasıl yapılandırılacağı gösterilmektedir:

PythonJavaScriptGoREST
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
    }
  }'

Yapılandırabileceğiniz model parametrelerinden bazıları aşağıda verilmiştir. (Adlandırma kuralları programlama diline göre değişir.)

  • stopSequences: Çıkış oluşturmayı durduracak karakter dizisi grubunu (en fazla 5) belirtir. Belirtilirse API, stop_sequence karakterinin ilk göründüğü yerde durur. Durdurma sırası, yanıtın bir parçası olarak dahil edilmez.
  • temperature: Çıktının rastgeleliğini kontrol eder. Daha yaratıcı yanıtlar için daha yüksek değerler, daha kesin yanıtlar için daha düşük değerler kullanın. Değerler [0,0; 2,0] aralığında olabilir.
  • maxOutputTokens: Bir adayda dahil edilecek maksimum jeton sayısını ayarlar.
  • topP: Modelin çıkış için jetonları seçme şeklini değiştirir. Jetonlar, olasılıklarının toplamı topP değerine eşit olana kadar en yüksekten en düşüğe doğru seçilir. Varsayılan topP değeri 0,95'tir.
  • topK: Modelin çıkış için jetonları seçme şeklini değiştirir. 1 olan topK, seçilen jetonun modelin kelime haznesindeki tüm jetonlar arasında en olası olduğu anlamına gelir. 3 olan topK ise bir sonraki jetonun, sıcaklık kullanılarak en olası 3 jeton arasından seçildiği anlamına gelir. Jetonlar, topP'ye göre daha da filtrelenir ve nihai jeton, sıcaklık örnekleme kullanılarak seçilir.

Sistem talimatları

Sistem talimatları, bir modelin davranışını belirli kullanım alanınıza göre yönlendirmenize olanak tanır. Sistem talimatları sağladığınızda, modeli görevi anlamasına ve daha özelleştirilmiş yanıtlar üretmesine yardımcı olmak için ek bağlam bilgisi vermiş olursunuz. Model, kullanıcıyla etkileşimin tamamında sistem talimatlarına uymalıdır. Bu sayede, son kullanıcılar tarafından sağlanan istemlerden ayrı olarak ürün düzeyinde davranış belirtebilirsiniz.

Modelinizi başlatırken sistem talimatları ayarlayabilirsiniz:

PythonJavaScriptGoREST
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"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Ardından, modele her zamanki gibi istek gönderebilirsiniz.

Desteklenen modeller

Gemini model ailesinin tamamı metin oluşturmayı destekler. Modeller ve özellikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için Modeller başlıklı makaleyi inceleyin.

İstem yazmayla ilgili ipuçları

Temel metin oluşturma kullanım alanları için isteminizde çıkış örnekleri, sistem talimatları veya biçimlendirme bilgileri eklemeniz gerekmeyebilir. Bu, sıfır görevli bir yaklaşımdır. Bazı kullanım alanları için tek atış veya birkaç atış istemi, kullanıcı beklentilerine daha uygun sonuçlar verebilir. Bazı durumlarda, modelin görevi anlamasına veya belirli yönergelere uymasına yardımcı olmak için sistem talimatları da sağlayabilirsiniz.

Sırada ne var?