使用 Gemini-API 打造多輪對話 (聊天)


您可以使用 Gemini API 建構多個轉彎處的任意形式對話。Vertex AI in Firebase SDK 會管理對話狀態,簡化這個程序,因此您不必像使用 generateContentStream()generateContent() 那樣自行儲存對話記錄。

事前準備

如果您尚未完成,請完成 Vertex AI in Firebase SDK 的入門指南。請確認您已完成下列所有步驟:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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

傳送即時通訊提示要求

如要建構多輪對話 (例如聊天),請呼叫 startChat() 來初始化即時通訊。接著使用 sendMessageStream() (或 sendMessage()) 傳送新的使用者訊息,這也會將訊息和回應附加到即時通訊記錄。

與對話內容相關聯的 role 有兩種可能的選項:

  • user:提供提示的角色。這個值是呼叫 sendMessageStream() (或 sendMessage()) 的預設值,如果傳遞不同的角色,函式就會擲回例外狀況。

  • model:提供回應的角色。透過現有的 history 呼叫 startChat() 時,您可以使用這個角色。

選擇要串流回應 (sendMessageStream),還是等待回應產生整個結果 (sendMessage)。

逐句顯示回覆

您不必等待模型生成的所有結果,而是改用串流處理部分結果,達到更快的互動。

不串流播放

您也可以等待整個結果,而非串流;只有在模型完成整個產生程序後才會傳回結果。

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

你還可以做些什麼?

試用 Gemini API 的其他功能

瞭解如何控管內容產生

您也可以使用 Vertex AI Studio 嘗試使用提示和模型設定。

進一步瞭解 Gemini 模型

瞭解不同用途適用的模型配額與定價


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