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使用 Gemini API 生成文本

Gemini API 可以根据各种类型的输入生成文本输出，包括文本、图片、视频和音频。您可以使用文本生成功能来包括：

创意写作
描述或解读媒体资源
文字补全
自由格式文本摘要
互译
聊天机器人
您自己的新应用场景

本指南将介绍如何使用 generateContent和 streamGenerateContent API。重点是仅文本输入以及文本和图片输入的文本输出。接收者如需详细了解如何针对视频和音频文件进行多模态提示，请参阅文件提示策略。

准备工作：设置您的项目和 API 密钥

在调用 Gemini API 之前，您需要设置项目并配置您的 API 密钥。

展开即可查看如何设置项目和 API 密钥

获取并保护您的 API 密钥

您需要 API 密钥才能调用 Gemini API。如果您还没有账号，在 Google AI Studio 中创建密钥。

获取 API 密钥

强烈建议您不要将 API 密钥签入您的版本控制系统

您应将 API 密钥存储在 Google Cloud 等 Secret 存储区中 Secret Manager。

本教程假定您以环境的形式访问 API 密钥变量。

安装 SDK 软件包并配置您的 API 密钥

适用于 Gemini API 的 Python SDK 包含在 google-generativeai 软件包。

使用 pip 安装依赖项：
```
pip install -U google-generativeai
```

导入软件包并使用您的 API 密钥配置服务：

import os
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ['API_KEY'])

根据纯文本输入生成文本

使用 Gemini API 生成文本的最简单方法是提供单个文本的输入，如下例所示：

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Write a story about a magic backpack.")
print(response.text)text_generation.py

在此示例中，提示（“写一个关于一个神奇背包的故事”）没有添加任何输出示例、系统指令或格式信息。零样本方法。对于某些应用场景，单次或少样本提示可能会生成更符合用户预期的输出。在某些情况下你可能还希望提供系统说明，以帮助模型了解任务或遵循具体指南。

根据文本和图片输入生成文本

Gemini API 支持将文本与媒体文件相结合的多模态输入。以下示例展示了如何根据文本和图片输入生成文本：

import PIL.Image

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
organ = PIL.Image.open(media / "organ.jpg")
response = model.generate_content(["Tell me about this instrument", organ])
print(response.text)text_generation.py

与纯文字提示一样，多模态提示可能涉及多种方法以及优化。根据此示例的输出，您可能需要在提示中添加步骤，或在说明中添加更具体的内容。如需了解详情，请参阅文件提示策略。

生成文本流

默认情况下，模型会在填完整个文本后返回回答生成过程。您可以实现更快的互动，即不等待整个结果，而改用流式传输来处理部分结果。

以下示例展示了如何使用 streamGenerateContent 方法根据纯文本输入提示生成文本。

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Write a story about a magic backpack.", stream=True)
for chunk in response:
    print(chunk.text)
    print("_" * 80)text_generation.py

构建互动式聊天

您可以使用 Gemini API 为用户打造互动式聊天体验。通过使用该 API 的聊天功能，您可以收集多轮问题和回答，让用户能够逐步寻求答案或获取帮助解决多部分问题。此功能非常适合有以下要求的应用：持续沟通，例如聊天机器人、互动式导师或客户服务 Google 助理。

以下代码示例展示了基本的聊天实现：

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
chat = model.start_chat(
    history=[
        {"role": "user", "parts": "Hello"},
        {"role": "model", "parts": "Great to meet you. What would you like to know?"},
    ]
)
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)chat.py

配置文本生成

您发送给模型的每个提示都包含参数，控制模型生成响应的方式。您可以使用 GenerationConfig至配置这些参数如果您不配置参数，则模型使用默认选项，具体选项可能因模型而异。

以下示例展示了如何配置多个可用选项。

model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content(
    "Tell me a story about a magic backpack.",
    generation_config=genai.types.GenerationConfig(
        # Only one candidate for now.
        candidate_count=1,
        stop_sequences=["x"],
        max_output_tokens=20,
        temperature=1.0,
    ),
)

print(response.text)configure_model_parameters.py

candidateCount 指定要返回的已生成响应的数量。目前，此值只能设置为 1。如果未设置，则默认为 1。

stopSequences 用于指定字符序列集（最多 5 个），停止输出生成。如果指定，API 将在首次出现时停止（针对 stop_sequence）。停止序列不会包含在响应。

maxOutputTokens 设置候选词可包含的词元数量上限。

temperature 用于控制输出的随机性。使用更高的值更有创意的回答，而较低的值可获得更加确定的回答。值取值范围为 [0.0, 2.0]。

您还可以配置对 generateContent 的单个调用：

response = model.generate_content(
    'Write a story about a magic backpack.',
    generation_config = genai.GenerationConfig(
        max_output_tokens=1000,
        temperature=0.1,
    )
)

针对单个调用设置的任何值都会覆盖模型构造函数上的值。

后续步骤

本指南介绍了如何使用 generateContent和 streamGenerateContent 从纯文本输入以及文本和图像输入生成文本输出。了解详情有关使用 Gemini API 生成文本的信息，请参阅以下资源：

文件提示策略： Gemini API 支持根据文本、图片、音频和视频数据生成提示，还支持称为多模态提示。
系统说明：系统可让您根据自己的具体使用偏好，需求和用例。
安全指南：有时是生成式 AI 模型会产生意外的输出，例如不准确、有偏见或令人反感的内容。后期处理和人工评估对于以限制此类输出造成伤害的风险。