İşlev çağrısı, üretken modellerden yapılandırılmış veri çıkışları almanızı kolaylaştırır. Daha sonra bu çıkışları kullanarak diğer API'leri çağırabilir ve ilgili yanıt verilerini modele döndürebilirsiniz. Başka bir deyişle, işlev çağrısı, üretken modelleri harici sistemlere bağlamanıza yardımcı olur. Böylece, oluşturulan içerik en güncel ve doğru bilgileri içerir.
Gemini modellerine işlevlerin açıklamalarını sağlayabilirsiniz. Bunlar uygulamanızın dilinde yazdığınız işlevlerdir (Cloud Functions değiller). Model, bir işlevi çağırmanızı ve modelin sorgunuzu işlemesine yardımcı olmak için sonucu geri göndermenizi isteyebilir.
İşlev çağrısı hakkında daha fazla bilgiye Google Cloud belgelerinden ulaşabilirsiniz.
Başlamadan önce
Henüz yapmadıysanız Firebase için Vertex AI SDK'ları ile ilgili başlangıç kılavuzunu inceleyin. Aşağıdakilerin tümünü yaptığınızdan emin olun:
Blaze fiyatlandırma planını kullanma ve gerekli API'leri etkinleştirme dahil olmak üzere yeni veya mevcut bir Firebase projesi oluşturun.
Uygulamanızı Firebase'e bağlayın. Bu işlemler arasında, uygulamanızı kaydetme ve Firebase yapılandırmanızı uygulamanıza ekleme yer alır.
SDK'yı ekleyip uygulamanızda Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlatın.
Uygulamanızı Firebase'e bağladıktan, SDK'yı ekledikten, Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlattıktan sonra, Gemini API'yi çağırmaya hazırsınız demektir.
İşlev çağrısı oluşturma
Bu eğitimde modelin aşağıdaki parametreleri destekleyen varsayımsal bir para borsası API'si ile etkileşime girmesini sağlayacaksınız:
| Parametre | Tür | Zorunlu | Açıklama |
|---|---|---|---|
currencyFrom |
dize | evet | Para birimi dönüştürülecek |
currencyTo |
dize | evet | Dönüştürülecek para birimi |
Örnek API isteği
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
Örnek API yanıtı
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
1. Adım: API isteğini gönderen işlevi oluşturun
Henüz yapmadıysanız API isteği oluşturan işlevi oluşturarak başlayın.
Bu eğiticideki gösterimde, gerçek bir API isteği göndermek yerine, kodu gömülü değerleri gerçek bir API'nin döndürdüğü biçimde döndüreceksiniz.
2. Adım: Bir işlev bildirimi oluşturun
Üretken modele ileteceğiniz işlev bildirimini oluşturun (bu eğiticinin sonraki adımı).
İşlev ve parametre açıklamalarına mümkün olduğunca fazla ayrıntı ekleyin. Üretken model, bu bilgileri kullanarak hangi işlevin seçileceğini ve işlev çağrısındaki parametreler için değerlerin nasıl sağlanacağını belirler.
3. Adım: Modeli başlatırken işlev bildirimini belirtin
Üretken modeli başlatırken modelin tools parametresini ayarlayarak işlev bildirimini belirtin:
Gemini modelini ve isteğe bağlı olarak kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun konumu nasıl seçeceğinizi öğrenin.
4. Adım: Bir işlev çağrısı oluşturun
Artık tanımlı işlevle modele istem girebilirsiniz.
İşlev çağrısı, sohbetin çok dönüşlü yapısına güzel bir şekilde uyacağından, işlev çağrısını kullanmak için önerilen yol sohbet arayüzüdür.
Başka ne yapabilirsiniz?
Gemini API'nin diğer özelliklerini deneyin
- Çok dönüşlü görüşmeler (sohbet) oluşturun.
- Yalnızca metin içeren istemlerden metin oluşturma
- Çok modlu istemlerden (metin, resim, PDF, video ve ses dahil) metin oluşturun.
İçerik üretme işlemini nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin
- En iyi uygulamalar, stratejiler ve örnek istemler dahil olmak üzere istem tasarımını anlayın.
- Sıcaklık ve maksimum çıkış jetonları gibi model parametrelerini yapılandırın.
- Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.
Gemini modelleri hakkında daha fazla bilgi
Çeşitli kullanım alanları için kullanılabilecek modeller ve bunların kotaları ve fiyatlandırması hakkında bilgi edinin.Firebase için Vertex AI deneyiminizle ilgili geri bildirimde bulunun