Gemini 1.5 價格推送、所有開發人員都能使用微調功能，還有更多福利等您發掘！瞭解詳情

本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

教學課程：開始使用 Gemini API

本教學課程說明如何為 Dart 或使用 Google AI Dart SDK 建構的 Flutter 應用程式您可以使用這個 SDK 如果您不想直接使用 REST API 存取 Gemini 模型，應用程式。

在本教學課程中，您將瞭解如何執行下列操作：

設定專案，包括 API 金鑰
使用純文字輸入內容來生成文字
根據文字和圖片輸入內容產生文字 (多模態)
建立多輪對話 (聊天)
透過串流加快互動速度

此外，本教學課程還包含進階用途的相關章節 (例如嵌入和計算符記) 以及控管內容生成作業。

必要條件

本教學課程假設您已熟悉如何使用 Dart 建構應用程式。

如要完成本教學課程，請確認您的開發環境符合下列要求：

Dart 3.2.0 以上版本

設定專案

呼叫 Gemini API 前，您必須先設定專案，包括設定 API 金鑰、將 SDK 加進發布商依附元件初始化模型

設定 API 金鑰

如要使用 Gemini API，您必須具備 API 金鑰。如果您沒有帳戶建立金鑰

取得 API 金鑰

確保 API 金鑰安全

妥善保護 API 金鑰。我們強烈建議您不要將直接將 API 金鑰加進程式碼中，或將包含金鑰的檔案檢查成版本控管系統您應該改用密鑰儲存庫做為 API 金鑰。

本教學課程的所有程式碼片段均假設您透過程序環境變數如果您開發的是 Flutter 應用程式 String.fromEnvironment，並將 --dart-define=API_KEY=$API_KEY 傳遞至 flutter build 或 flutter run：使用 API 金鑰進行編譯，因為這項程序會有所不同

安裝 SDK 套件

如要在自己的應用程式使用 Gemini API，您需要 add 新增至 Dart 或 Flutter 應用程式的 google_generative_ai 套件：

飛鏢

dart pub add google_generative_ai

飄逸袖

flutter pub add google_generative_ai

初始化生成式模型

進行 API 呼叫前，您必須先匯入並初始化生成式模型

import 'dart:io';
import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

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);
  }

  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
  final model = GenerativeModel(model: 'gemini-1.5-flash', apiKey: apiKey);
}

指定模型時，請注意下列事項：

請使用符合自身用途的模型，例如 gemini-1.5-flash 多模態輸入)。本指南中將說明實作會列出每種用途的建議模型。

注意： 如要進一步瞭解可用的模型，包括功能和頻率限制，請參閱「Gemini 模型」一文。我們提供要求提高頻率限制的選項 (在如果採用預設值是不夠的。

實作常見用途

專案設定完成後，您就可以使用 Gemini API 進行以下操作：用途包括

使用純文字輸入內容來生成文字
根據文字和圖片輸入內容產生文字 (多模態)
建立多輪對話 (聊天)
透過串流加快互動速度

您可以在「進階用途」一節中找到 Gemini API 的相關資訊和嵌入。

從純文字輸入來生成文字

如果提示內容只包含文字，請使用 Gemini 1.5 模型或使用 generateContent 的 Gemini 1.0 Pro 模型生成文字：

import 'dart:io';

import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

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);
  }
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
  final model = GenerativeModel(model: 'gemini-1.5-flash', apiKey: apiKey);
  final content = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];
  final response = await model.generateContent(content);
  print(response.text);
}

根據文字和圖片輸入內容產生文字 (多模態)

Gemini 提供各種模型，可處理多模態輸入 (Gemini 1.5 模型)，就能輸入文字和圖片請務必詳閱提示的圖片相關規定。

如果提示輸入內容包含文字和圖片，請使用 Gemini 1.5 模型並使用 generateContent 方法產生文字輸出：

import 'dart:io';

import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

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);
  }
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with both text-only and multimodal prompts
  final model = GenerativeModel(model: 'gemini-1.5-flash', apiKey: apiKey);
  final (firstImage, secondImage) = await (
    File('image0.jpg').readAsBytes(),
    File('image1.jpg').readAsBytes()
  ).wait;
  final prompt = TextPart("What's different between these pictures?");
  final imageParts = [
    DataPart('image/jpeg', firstImage),
    DataPart('image/jpeg', secondImage),
  ];
  final response = await model.generateContent([
    Content.multi([prompt, ...imageParts])
  ]);
  print(response.text);
}

打造多輪對話 (聊天)

使用 Gemini 即可多回合，建立任意形式的對話。 SDK 會管理對話狀態，藉此簡化程序，因此使用「generateContent」時，您不必儲存對話記錄你自己。

如要建立多輪對話 (例如對話)，請使用 Gemini 1.5 模型或接著，您就能呼叫 startChat() 來初始化 Gemini 1.0 Pro 模型。接著，使用 sendMessage() 傳送新的使用者訊息，此訊息也會附加訊息和對即時通訊記錄的回應。

role 有兩種可能的選項，對話：

user：提供提示的角色。這是 sendMessage 呼叫，且函式會在發生其他情況時擲回例外狀況角色
model：提供回應的角色。這個角色可用於使用現有的 history 呼叫 startChat()。

，瞭解如何調查及移除這項存取權。

import 'dart:io';

import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

Future<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);
  }
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with multi-turn conversations (like chat)
  final model = GenerativeModel(
      model: 'gemini-1.5-flash',
      apiKey: apiKey,
      generationConfig: GenerationConfig(maxOutputTokens: 100));
  // Initialize the chat
  final chat = model.startChat(history: [
    Content.text('Hello, I have 2 dogs in my house.'),
    Content.model([TextPart('Great to meet you. What would you like to know?')])
  ]);
  var content = Content.text('How many paws are in my house?');
  var response = await chat.sendMessage(content);
  print(response.text);
}

使用串流加快互動速度

根據預設，模型會在完成整個生成程序後傳回回應上傳資料集之後，您可以運用 AutoML 自動完成部分資料準備工作您不必等待整個並改用串流處理部分結果

以下範例顯示如何使用 generateContentStream 方法，根據文字和圖片輸入內容產生文字提示。

// ...

final response = model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt, ...imageParts])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

// ...

在純文字輸入和聊天使用情境中，您也可以採取類似的做法。

// Use streaming with text-only input
final response = model.generateContentStream(content);

// Use streaming with multi-turn conversations (like chat)
final response = chat.sendMessageStream(content);

實作進階用途

本教學課程前一節所述的常見用途您越來越習慣使用 Gemini API本節將說明可能有更進階的用途

函式呼叫

函式呼叫可讓您輕鬆取得結構化資料輸出內容生成式模型您可以運用這些輸出內容呼叫其他 API，並傳回傳送給模型的相關回應資料換句話說，函式呼叫有助於必須連結生成式模型與外部系統內含最新且準確的資訊。詳情請參閱函式呼叫教學課程。

使用嵌入

嵌入是一種呈現資訊的技術以陣列中的浮點數清單表示。Gemini 可以用來呈現文字 (字詞、句子和文字區塊) 的向量形式方便比較及對比嵌入舉例來說，假設兩則文字內容相同相似主題或情緒應有類似的嵌入透過數學比較技巧 (如餘弦相似度) 進行識別

使用embedding-001模型搭配 embedContent 方法 (或 batchEmbedContent 方法產生嵌入。以下範例來產生單一字串的嵌入

final model = GenerativeModel(model: 'embedding-001', apiKey: apiKey);
final content = Content.text('The quick brown fox jumps over the lazy dog.');
final result = await model.embedContent(content);
print(result.embedding.values);

計算符記數量

使用長提示時，建議您先計算符記數量，再傳送傳回給模型的內容下列範例說明如何使用 countTokens() 用途相當廣泛

// For text-only input
final tokenCount = await model.countTokens(Content.text(prompt));
print('Token count: ${tokenCount.totalTokens}');

// For text-and-image input (multimodal)
final tokenCount = await model.countTokens([
  Content.multi([prompt, ...imageParts])
]);
print('Token count: ${tokenCount.totalTokens}');

// For multi-turn conversations (like chat)
final prompt = Content.text(message);
final allContent = [...chat.history, prompt];
final tokenCount = await model.countTokens(allContent);
print('Token count: ${tokenCount.totalTokens}');

控管內容生成功能的選項

您可以設定模型參數和安全性設定

請注意，將 generationConfig 或 safetySettings 傳遞至模型要求方法 (例如 generateContent) 會完全覆寫設定物件與 getGenerativeModel 中傳遞的名稱相同。

設定模型參數

您傳送至模型的每個提示都含有參數值，用來控制模型會產生回應模型可能會針對不同的參數值進一步瞭解模型參數：系統會在模型執行個體的生命週期內保留設定。

final generationConfig = GenerationConfig(
  stopSequences: ["red"],
  maxOutputTokens: 200,
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);
final model = GenerativeModel(
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
  model: 'gemini-1.5-flash',
  apiKey: apiKey,
  generationConfig: generationConfig,
);

使用安全性設定

您可以運用安全性設定，調整收到回應可能會被視為有害內容根據預設，安全性設定會封鎖中性內容和/或所有維度中都很有可能出現不安全的內容學習新知進一步瞭解安全性設定。

以下說明如何進行各項安全性設定：

final safetySettings = [
  SafetySetting(HarmCategory.harassment, HarmBlockThreshold.high)
];
final model = GenerativeModel(
  // The Gemini 1.5 models are versatile and work with most use cases
  model: 'gemini-1.5-flash',
  apiKey: apiKey,
  safetySettings: safetySettings,
);

你也可以設置多項安全性設定：

final safetySettings = [
  SafetySetting(HarmCategory.harassment, HarmBlockThreshold.high),
  SafetySetting(HarmCategory.hateSpeech, HarmBlockThreshold.high),
];

後續步驟

「提示設計」是指建立提示來促成所需流程的程序語言模型的回應撰寫條理分明的提示相當重要能確保語言模型提供準確且高品質的回覆。瞭解撰寫提示的最佳做法。
Gemini 提供多種模型版本，可滿足不同用途的需求例如輸入類型和複雜度、即時通訊等實作對話語言工作和大小限制瞭解可用的 Gemini 模型。

，瞭解如何調查及移除這項存取權。