函式呼叫可讓您輕鬆從生成式模型取得結構化資料輸出內容。接著，您可以使用這些輸出內容呼叫其他 API，並將相關的回應資料傳回模型。換句話說，函式呼叫可協助您將生成式模型連結至外部系統，讓產生的內容包含最新且準確的資訊。
您可以為 Gemini 模型提供函式說明。這些函式會以應用程式的語言編寫 (也就是不是 Cloud Functions)。模型可能會要求您呼叫函式並傳回結果，協助模型處理查詢。
您可以參閱 Google Cloud 說明文件，進一步瞭解函式呼叫功能。
事前準備
如果您尚未閱讀 Vertex AI for Firebase SDK 入門指南，請先完成這項操作。請確認您已完成下列所有步驟：
設定新的或現有的 Firebase 專案，包括使用 Blaze 定價方案，並啟用必要的 API。
將應用程式連結至 Firebase，包括註冊應用程式以及將 Firebase 設定新增至應用程式。
新增 SDK，並在應用程式中初始化 Vertex AI 服務和生成式模型。
將應用程式連結至 Firebase、新增 SDK，並初始化 Vertex AI 服務和生成式模型後，就能呼叫 Gemini API。
設定函式呼叫
在這個教學課程中，您的模型會與支援下列參數的假設貨幣交換 API 互動：
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
currencyFrom |
字串 | 是 | 要轉換的貨幣 |
currencyTo |
字串 | 是 | 要轉換的幣別 |
API 要求範例
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
API 回應範例
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
步驟 1：建立提出 API 要求的函式
如果您尚未建立，請先建立發出 API 要求的函式。
為完成本教學課程的示範，而非傳送實際的 API 要求，您將以實際 API 傳回的格式傳回硬式編碼值。
步驟 2：建立函式宣告
建立您要傳遞至生成式模型的函式宣告 (本教學課程的下一個步驟)。
在函式和參數說明中盡量加入詳細資料。生成式模型會使用這項資訊來決定要選取哪個函式，以及如何提供函式呼叫中的參數值。
步驟 3：指定模型初始化期間的函式宣告
設定模型的 tools 參數，指定將生成式模型初始化時的函式宣告：
瞭解如何根據用途和應用程式需求，選擇 Gemini 模型，以及選擇合適的位置。
步驟 4：產生函式呼叫
現在，您可以使用已定義的函式提示模型。
建議您使用即時通訊介面，透過即時通訊介面使用函式呼叫，因為函式呼叫這種結構很適合即時通訊的多輪轉式結構。
您還能做些什麼？
試用 Gemini API 的其他功能
- 建構多輪對話 (即時通訊)。
- 使用純文字提示來生成文字。
- 使用多模態提示 (包括文字、圖片、PDF、影片和音訊) 生成文字。
瞭解如何控管內容生成功能
您也可以使用 Vertex AI Studio 測試提示和模型設定。
進一步瞭解 Gemini 模型
瞭解不同用途適用的模型及配額與定價。針對 Vertex AI for Firebase 使用體驗提供意見回饋