Halaman ini menunjukkan cara mengirim perintah chat ke model Gemini menggunakan konsol Google Cloud , REST API, dan SDK yang didukung.
Untuk mempelajari cara menambahkan gambar dan media lain ke permintaan Anda, lihat Pemahaman gambar.
Untuk mengetahui daftar bahasa yang didukung oleh Gemini, lihat Dukungan bahasa.
Untuk mempelajari model dan API AI generatif yang tersedia di Vertex AI, buka Model Garden di konsol Google Cloud .
Jika Anda mencari cara untuk menggunakan Gemini langsung dari aplikasi seluler dan web, lihat SDK klien Logika AI Firebase untuk aplikasi Swift, Android, Web, Flutter, dan Unity.
Buat teks
Untuk menguji dan melakukan iterasi pada perintah chat, sebaiknya gunakan Google Cloud konsol. Untuk mengirimkan perintah secara terprogram ke model, Anda dapat menggunakan REST API, Google Gen AI SDK, Vertex AI SDK untuk Python, atau salah satu library dan SDK lain yang didukung.
Anda dapat menggunakan petunjuk sistem untuk mengarahkan perilaku model berdasarkan kebutuhan atau kasus penggunaan tertentu. Misalnya, Anda dapat menentukan persona atau peran untuk chatbot yang merespons permintaan layanan pelanggan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat contoh kode petunjuk sistem.
Anda dapat menggunakan Google Gen AI SDK untuk mengirim permintaan jika Anda menggunakan Gemini 2.0 Flash.
Berikut adalah contoh pembuatan teks sederhana.
Python
Instal
pip install --upgrade google-genai
Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.
Tetapkan variabel lingkungan untuk menggunakan Gen AI SDK dengan Vertex AI:
# 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
Go
Pelajari cara menginstal atau mengupdate Go.
Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.
Tetapkan variabel lingkungan untuk menggunakan Gen AI SDK dengan Vertex AI:
# 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
Node.js
Instal
npm install @google/genai
Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.
Tetapkan variabel lingkungan untuk menggunakan Gen AI SDK dengan Vertex AI:
# 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
Java
Pelajari cara menginstal atau mengupdate Java.
Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.
Tetapkan variabel lingkungan untuk menggunakan Gen AI SDK dengan Vertex AI:
# 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
Respons streaming dan non-streaming
Anda dapat memilih apakah model menghasilkan respons streaming atau respons non-streaming. Untuk respons streaming, Anda akan menerima setiap respons segera setelah token outputnya dibuat. Untuk respons non-streaming, Anda akan menerima semua respons setelah semua token output dibuat.
Berikut adalah contoh pembuatan teks streaming.
Python
Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.
Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.
Langkah berikutnya
Pelajari cara mengirim permintaan perintah multimodal:
Pelajari praktik terbaik responsible AI dan filter keamanan Vertex AI.