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使用 Gemini API 进行函数调用

函数调用可让您更轻松地从 Google Cloud 控制台获取结构化数据输出生成模型。然后，您可以使用这些输出来调用其他 API 并返回将相关的响应数据提供给模型。换句话说，函数调用有助于将生成模型连接到外部系统，可提供最新、最准确的信息。

您可以向 Gemini 模型提供函数说明。这些是以应用语言编写的函数（也就是说，它们 Cloud Functions）。模型可能会要求您调用一个函数并返回帮助模型处理您的查询。

您可以详细了解函数调用。Google Cloud

使用 Gemini API 的其他选项

（可选）尝试使用其他的“Google AI”技术的 Gemini API
获取免费访问权限（在限制范围内且在可能的情况下）使用 Google AI Studio 和 Google AI SDK。这些 SDK 应仅用于在移动应用和 Web 应用中进行原型设计。

熟悉 Gemini API 的工作原理后， 迁移到 Vertex AI in Firebase SDK，它具有许多对移动应用和 Web 应用非常重要的额外功能，例如使用 Firebase App Check 以及对请求中的大型媒体文件。

（可选）调用 Vertex AI Gemini API 服务器端
使用服务器端 Vertex AI SDK、 Firebase Genkit 或 Firebase Extensions（针对 Gemini API）。

准备工作

如果您还没有这样做，请完成 Vertex AI in Firebase SDK 入门指南。请确保您已完成以下所有操作：

设置一个新的或现有的 Firebase 项目，包括使用 Blaze 定价方案并启用所需的 API。
将您的应用关联至 Firebase，包括注册应用和向 Firebase 添加 Firebase 配置添加到您的应用。
添加 SDK 并初始化 Vertex AI 服务和生成模型。

在将您的应用连接到 Firebase、添加 SDK 并初始化 Vertex AI 服务和生成模型，您已准备好调用 Gemini API。

设置函数调用

在本教程中，您将让模型与一个假设的货币进行交互支持以下参数的 Exchange API：

参数	类型	是否必需	说明
`currencyFrom`	字符串	是	换算币种
`currencyTo`	字符串	是	要换算成的币种

API 请求示例

{
  "currencyFrom": "USD",
  "currencyTo": "SEK"
}

API 响应示例

{
  "base": "USD",
  "rates": {"SEK": 10.99}
}

第 1 步：创建发出 API 请求的函数

如果您还没有创建该函数，请先创建 API 请求。

出于本教程中的演示目的，不要发送实际的 API 请求将返回硬编码值，格式与实际 API 将返回的内容。

第 2 步：创建函数声明

创建将传递给生成模型的函数声明（本教程的下一步）。

在函数和参数说明中添加尽可能详细的信息。生成模型使用这些信息来确定选择哪个函数以及如何为函数调用中的形参提供值。

第 3 步：在模型初始化期间指定函数声明

指定在初始化生成模型时的函数声明，方法是设置模型的 tools 参数：

了解如何选择 Gemini 模型以及可选的地理位置适合您的用例和应用。

第 4 步：生成函数调用

现在，您可以使用已定义的函数提示模型。

建议您通过聊天界面使用函数调用，因为函数调用非常适合于聊天的多轮结构。

您还可以做些什么？

试用Gemini API的其他功能

建立多轮对话（聊天）。
生成文本：纯文本提示。
生成文本：多模态提示（包括文本、图片、PDF 文件、视频和音频）。

了解如何控制内容生成

了解提示设计，包括最佳做法、策略和示例提示。
配置模型参数，例如和最大输出词元数量。
使用安全设置来调整获得可能被视为有害的响应的可能性。

。您还可以使用以下方法对提示和模型配置进行实验： Vertex AI Studio。

详细了解 Gemini 模型

详细了解适用于各种应用场景的模型及其配额和定价。

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