Lệnh gọi hàm giúp bạn dễ dàng nhận được đầu ra dữ liệu có cấu trúc từ các mô hình tạo sinh. Sau đó, bạn có thể sử dụng các kết quả này để gọi các API khác và trả về dữ liệu phản hồi có liên quan cho mô hình. Nói cách khác, lệnh gọi hàm giúp bạn kết nối các mô hình tạo sinh với các hệ thống bên ngoài để nội dung được tạo có thông tin mới nhất và chính xác nhất.
Bạn có thể cung cấp cho các mô hình Gemini phần mô tả các chức năng. Đây là các hàm mà bạn viết bằng ngôn ngữ của ứng dụng (tức là không phải Cloud Functions). Mô hình có thể yêu cầu bạn gọi một hàm và gửi lại kết quả để giúp mô hình xử lý truy vấn của bạn.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách gọi hàm trong tài liệu về Google Cloud.
Trước khi bắt đầu
Hãy hoàn thành hướng dẫn bắt đầu sử dụng cho SDK Vertex AI in Firebase nếu bạn chưa thực hiện. Hãy đảm bảo rằng bạn đã hoàn thành tất cả các bước sau:
Thiết lập một dự án Firebase mới hoặc hiện có, bao gồm cả việc sử dụng gói giá linh hoạt và bật các API bắt buộc.
Kết nối ứng dụng của bạn với Firebase, bao gồm cả việc đăng ký ứng dụng và thêm Cấu hình Firebase cho ứng dụng của bạn.
Thêm SDK và khởi chạy dịch vụ Vertex AI cũng như mô hình tạo sinh trong ứng dụng.
Sau khi bạn kết nối ứng dụng của mình với Firebase, thêm SDK và khởi chạy Dịch vụ Vertex AI và mô hình tạo sinh, bạn đã sẵn sàng gọi Gemini API.
Thiết lập lệnh gọi hàm
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ yêu cầu mô hình tương tác với một đơn vị tiền tệ giả định Exchange API hỗ trợ các tham số sau:
| Thông số | Loại | Bắt buộc | Mô tả |
|---|---|---|---|
currencyFrom |
chuỗi | có | Đơn vị tiền tệ cần chuyển đổi |
currencyTo |
chuỗi | có | Đơn vị tiền tệ cần chuyển đổi sang |
Yêu cầu API mẫu
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
Ví dụ về phản hồi API
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
Bước 1: Tạo hàm đưa ra yêu cầu API
Nếu bạn chưa tạo, hãy bắt đầu bằng cách tạo hàm tạo yêu cầu API.
Nhằm mục đích minh hoạ trong hướng dẫn này, thay vì gửi một API thực tế bạn sẽ trả về các giá trị được cố định giá trị trong mã ở cùng định dạng với API sẽ trả về.
Bước 2: Tạo nội dung khai báo hàm
Tạo phần khai báo hàm mà bạn sẽ truyền đến mô hình tạo sinh (bước tiếp theo của hướng dẫn này).
Cung cấp càng nhiều thông tin chi tiết càng tốt trong phần mô tả hàm và tham số. Mô hình tạo sinh sử dụng thông tin này để xác định hàm cần chọn và cách cung cấp giá trị cho các tham số trong lệnh gọi hàm.
Bước 3: Chỉ định nội dung khai báo hàm trong quá trình khởi chạy mô hình
Chỉ định phần khai báo hàm khi khởi chạy mô hình tạo sinh bằng cách đặt tham số tools của mô hình:
Tìm hiểu cách chọn một mô hình Gemini và một vị trí phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn (không bắt buộc).
Bước 4: Tạo lệnh gọi hàm
Bây giờ, bạn có thể nhắc mô hình bằng hàm đã xác định.
Bạn nên sử dụng lệnh gọi hàm thông qua giao diện trò chuyện, vì lệnh gọi hàm phù hợp với cấu trúc nhiều lượt của cuộc trò chuyện.
Bạn có thể làm gì khác?
Thử các tính năng khác của Gemini API
- Tạo cuộc trò chuyện nhiều lượt (trò chuyện).
- Tạo văn bản từ lời nhắc chỉ có văn bản.
- Tạo văn bản từ câu lệnh đa phương thức (bao gồm văn bản, hình ảnh, PDF, video và âm thanh).
Tìm hiểu cách kiểm soát việc tạo nội dung
- Tìm hiểu về thiết kế câu lệnh, bao gồm cả các phương pháp hay nhất, chiến lược và câu lệnh mẫu.
- Định cấu hình các tham số của mô hình như nhiệt độ và mã thông báo đầu ra tối đa.
- Sử dụng cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được phản hồi có thể bị coi là gây hại.
Tìm hiểu thêm về các mô hình Gemini
Tìm hiểu về những mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng và hạn mức và giá.Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Vertex AI in Firebase