Textgenerierung

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Google Cloud Console, der REST API und unterstützter SDKs Chat-Prompts an ein Gemini-Modell senden.

Informationen zum Hinzufügen von Bildern und anderen Medien zu Ihrem Prompt finden Sie unter Bildanalyse.

Eine Liste der von Gemini unterstützten Sprachen finden Sie unter Sprachunterstützung.

Informationen zu den in Vertex AI verfügbaren generativen KI-Modellen und APIs finden Sie im Model Garden in der Google Cloud Console.

Zu Model Garden

Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, Gemini direkt über Ihre mobilen und Ihre Web-Apps zu verwenden, finden Sie weitere Informationen in den Firebase AI Logic-Client-SDKs für Swift-, Android-, Web-, Flutter- und Unity-Apps.

Text generieren

Zum Testen und Iterieren von Chat-Prompts empfehlen wir die Verwendung derGoogle Cloud -Konsole. Um Prompts programmatisch an das Modell zu senden, können Sie die REST API, das Google Gen AI SDK, das Vertex AI SDK für Python oder eine der anderen unterstützten Bibliotheken und SDKs verwenden.

Mit Systemanweisungen können Sie das Verhalten des Modells basierend auf einer bestimmten Anforderung oder einem bestimmten Anwendungsfall steuern. Sie können beispielsweise eine Identität oder Rolle für einen Chatbot definieren, der auf Kundenserviceanfragen reagiert. Weitere Informationen finden Sie in den Codebeispielen für Systemanweisungen.

Sie können das Google Gen AI SDK verwenden, um Anfragen zu senden, wenn Sie Gemini 2.0 Flash verwenden.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Textgenerierung.

Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="How does AI work?",
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
#
# Here's a simplified overview:
# ...

Go

Informationen zum Installieren oder Aktualisieren von Go

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateWithText shows how to generate text using a text prompt.
func generateWithText(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		"gemini-2.0-flash-001",
		genai.Text("How does AI work?"),
		nil,
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)
	// Example response:
	// That's a great question! Understanding how AI works can feel like ...
	// ...
	// **1. The Foundation: Data and Algorithms**
	// ...

	return nil
}

Node.js

Installieren

npm install @google/genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const ai = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.0-flash',
    contents: 'How does AI work?',
  });

  console.log(response.text);

  return response.text;
}

Java

Informationen zum Installieren oder Aktualisieren von Java

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;

public class GenerateContentWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.0-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder()
        .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
        .build()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, Content.fromParts(
                  Part.fromText("How does AI work?")),
              null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
      //
      // Here's a simplified overview:
      // ...
      return response.text();
    }
  }
}

Streaming- und Nicht-Streaming-Antworten

Sie können auswählen, ob das Modell Streaming- oder Nicht-Streaming-Antworten generiert. Bei Streaming-Antworten erhalten Sie jede Antwort, sobald ihr Ausgabetoken generiert wurde. Bei Nicht-Streaming-Antworten erhalten Sie alle Antworten, nachdem alle Ausgabetokens erzeugt wurden.

Hier ist ein Beispiel für die Streaming-Textgenerierung.

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
chat_session = client.chats.create(model="gemini-2.5-flash")

for chunk in chat_session.send_message_stream("Why is the sky blue?"):
    print(chunk.text, end="")
# Example response:
# The
#  sky appears blue due to a phenomenon called **Rayleigh scattering**. Here's
#  a breakdown of why:
# ...

Nächste Schritte