Las llamadas a función facilitan la obtención de resultados de datos estructurados de modelos generativos. Luego, puedes usar estos resultados para llamar a otras APIs y mostrar los datos de respuesta relevantes al modelo. En otras palabras, las llamadas a función te ayudan a conectar modelos generativos a sistemas externos para que el contenido generado incluya la información más actualizada y precisa.
Puedes proporcionarles descripciones de funciones a los modelos de Gemini. Estas son funciones que escribes en el lenguaje de tu app (es decir, no son Cloud Functions). El modelo puede pedirte que llames a una función y devuelvas el resultado para ayudar al modelo a controlar tu consulta.
Puedes obtener más información sobre las llamadas a funciones en la documentación de Google Cloud.
Antes de comenzar
Si aún no lo has hecho, consulta la guía de introducción de los SDK de Vertex AI para Firebase. Asegúrate de haber realizado todo lo siguiente:
Configura un proyecto de Firebase nuevo o existente, incluido el uso del plan de precios Blaze y la habilitación de las APIs necesarias.
Conecta tu app a Firebase, lo que incluye registrar la app y agregar la configuración de Firebase a la app.
Agrega el SDK y, luego, inicializa el servicio de Vertex AI y el modelo generativo en tu app.
Después de conectar la app a Firebase, agregar el SDK e inicializar el servicio de Vertex AI y el modelo generativo, podrás llamar a la API de Gemini.
Configura una llamada a función
En este instructivo, el modelo interactuará con una API de intercambio de monedas hipotética que admite los siguientes parámetros:
| Parámetro | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
currencyFrom |
cadena | sí | Moneda de la que quiere convertir |
currencyTo |
cadena | sí | Moneda que se convertirá en |
Ejemplo de solicitud a la API
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
Ejemplo de respuesta de la API
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
Paso 1: Crea la función que realiza la solicitud a la API
Si aún no lo hiciste, comienza por crear la función que realiza una solicitud a la API.
Para efectos de demostración de este instructivo, en lugar de enviar una solicitud a la API real, mostrarás valores codificados en el mismo formato que mostraría una API real.
Paso 2: Crea una declaración de función
Crea la declaración de función que pasarás al modelo generativo (paso siguiente de este instructivo).
Incluye tantos detalles como sea posible en las descripciones de las funciones y los parámetros. El modelo generativo usa esta información para determinar qué función seleccionar y cómo proporcionar valores para los parámetros en la llamada a función.
Paso 3: Especifica la declaración de la función durante la inicialización del modelo
Especifica la declaración de la función cuando inicialices el modelo generativo. Para ello, configura el parámetro tools del modelo:
Obtén información para elegir un modelo de Gemini y, opcionalmente, una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.
Paso 4: Genera una llamada a función
Ahora puedes indicarle al modelo la función definida.
La forma recomendada de usar las llamadas a funciones es a través de la interfaz de chat, ya que las llamadas a funciones se ajustan perfectamente a la estructura de varios turnos del chat.
¿Qué más puedes hacer?
Prueba otras funciones de la API de Gemini
- Crear conversaciones de varios turnos (chat)
- Generar texto a partir de instrucciones solo de texto.
- Genera texto a partir de instrucciones multimodales (lo que incluye texto, imágenes, PDF, video y audio).
Aprende a controlar la generación de contenido
- Comprende el diseño de instrucciones, incluidas las prácticas recomendadas, las estrategias y los ejemplos de instrucciones.
- Configura los parámetros del modelo, como la temperatura y la cantidad máxima de tokens de salida.
- Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que puedan considerarse dañinas.
Más información sobre los modelos de Gemini
Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.Envía comentarios sobre tu experiencia con Vertex AI para Firebase