함수 호출을 통해 구조화된 데이터 출력을 더 쉽게 가져올 수 있음 생성형 모델입니다. 그런 다음 이러한 출력을 사용하여 다른 API를 호출하고 모델에 전달합니다. 즉, 함수 호출은 생성 모델을 외부 시스템에 연결하여 생성된 콘텐츠가 가장 정확한 최신 정보가 포함됩니다.
Gemini 모델에 함수에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 이는 함수 (즉, API를 사용하지 않는 Cloud Functions)을 입력합니다. 모델이 함수를 호출하고 결과를 반환하도록 요청할 수 있습니다. 모델이 쿼리를 처리하는 데 도움이 됩니다.
다음을 수행할 수 있습니다. 함수 호출에 대해 자세히 알아보기 자세한 내용은 Google Cloud 문서를 참조하세요.
시작하기 전에
아직 완료하지 않았다면 Vertex AI in Firebase SDK 시작 가이드 다음 작업을 모두 완료했는지 확인하세요.
새 Firebase 프로젝트 또는 기존 Firebase 프로젝트를 다음과 같이 설정합니다. Blaze 요금제 및 필수 API 사용 설정
앱을 등록하고 Firebase 구성을 앱에 추가합니다.
SDK를 추가하고 Vertex AI 서비스 및 생성 모델을 초기화합니다. 확인할 수 있습니다.
앱을 Firebase에 연결하고, SDK를 추가하고, Vertex AI 서비스와 생성 모델 Gemini API를 호출할 준비가 되었습니다.
함수 호출 설정
이 튜토리얼에서는 모델이 가상의 통화와 상호작용하도록 합니다. Exchange API를 사용할 수 있습니다.
| 매개변수 | 유형 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
currencyFrom |
문자열 | 예 | 변환할 통화 |
currencyTo |
문자열 | 예 | 변환할 통화 |
API 요청 예
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
API 응답 예시
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
1단계: API 요청을 실행하는 함수 만들기
아직 하지 않았다면 먼저 API 요청
실제 API를 전송하는 대신 이 튜토리얼에서 시연 목적으로 사용합니다. 요청을 하면 하드코딩된 값을 실제 API에서 반환됩니다.
2단계: 함수 선언 만들기
생성 모델에 전달할 함수 선언을 만듭니다. (이 튜토리얼의 다음 단계).
함수와 매개변수 설명에 최대한 많은 세부정보를 포함하세요. 생성 모델은 이 정보를 사용하여 선택할 함수를 결정합니다. 함수 호출에서 매개변수의 값을 제공하는 방법을 설명합니다.
3단계: 모델 초기화 중 함수 선언 지정
생성 모델을 초기화할 때 다음과 같이 함수 선언을 지정합니다.
모델의 tools 매개변수 설정:
Gemini 모델을 선택하는 방법 알아보기 원하는 경우 위치 적합한 모델을 선택할 수 있습니다
4단계: 함수 호출 생성
이제 정의된 함수를 사용하여 모델에 프롬프트를 표시할 수 있습니다.
함수 호출은 채팅 인터페이스를 통하는 것이 좋습니다. 함수 호출은 채팅의 멀티턴 구조에 잘 맞습니다.
가능한 작업
Gemini API의 다른 기능 사용해 보기
- 멀티턴 대화 (채팅)를 빌드합니다.
- 다음에서 텍스트 생성 텍스트 전용 프롬프트가 있습니다.
- 다음에서 텍스트 생성 멀티모달 프롬프트 (텍스트, 이미지, PDF, 동영상, 오디오 포함)
콘텐츠 생성 제어 방법 알아보기
- 다음을 포함한 프롬프트 설계의 이해 권장사항, 전략, 예시 프롬프트가 포함됩니다
- 다음과 같은 모델 매개변수를 구성합니다. 강도 및 최대 출력 토큰
- 안전 설정을 사용하여 유해하다고 간주될 수 있는 응답을 받을 가능성
Gemini 모델 자세히 알아보기
자세히 알아보기: 다양한 사용 사례에 사용할 수 있는 및 할당량 및 가격 책정에 대해 자세히 알아보세요.의견 보내기 Vertex AI in Firebase 사용 경험에 관한 정보