関数呼び出しを使用すると、生成モデルから構造化データの出力を簡単に取得できます。これらの出力を使用して他の API を呼び出し、関連するレスポンス データをモデルに返すことができます。つまり、関数呼び出しを使用すると、生成モデルを外部システムに接続し、生成されたコンテンツに最新かつ正確な情報を含めることができます。
Gemini モデルに関数の説明を提供できます。これらは、アプリの言語で記述する関数です（Cloud Functions ではありません）。モデルがクエリを処理できるように、関数を呼び出して結果を返信するようモデルから求められることがあります。
関数呼び出しの詳細については、Google Cloud ドキュメントをご覧ください。
始める前に
まだ行っていない場合は、Vertex AI for Firebase SDK のスタートガイドをご覧ください。以下のことをすべて完了していることを確認してください。
新規または既存の Firebase プロジェクトを設定します。Blaze 料金プランの使用や、必要な API の有効化も行えます。
アプリの登録やアプリへの Firebase 構成の追加など、アプリを Firebase に接続します。
SDK を追加し、アプリで Vertex AI サービスと生成モデルを初期化します。
アプリを Firebase に接続して SDK を追加し、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したら、Gemini API を呼び出す準備は完了です。
関数呼び出しを設定する
このチュートリアルでは、次のパラメータをサポートする架空の通貨交換 API をモデルで操作します。
| パラメータ | 種類 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
currencyFrom |
文字列 | ○ | 換算元の通貨 |
currencyTo |
文字列 | ○ | 換算後の通貨 |
API リクエストの例
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
API レスポンスの例
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
ステップ 1: API リクエストを行う関数を作成する
まだ作成していない場合は、API リクエストを行う関数を作成することから始めます。
このチュートリアルではデモを目的としているため、実際の API リクエストを送信するのではなく、実際の API が返すものと同じ形式でハードコードされた値を返します。
ステップ 2: 関数宣言を作成する
生成モデルに渡す関数宣言を作成します（このチュートリアルの次のステップ）。
関数とパラメータの説明には、できるだけ詳しい情報を含めます。 生成モデルはこの情報を使用して、選択する関数と、関数呼び出しのパラメータの値を指定する方法を決定します。
ステップ 3: モデルの初期化時に関数宣言を指定する
モデルの tools パラメータを設定して、生成モデルを初期化するときに関数宣言を指定します。
ユースケースとアプリに適した Gemini モデルと、必要に応じてロケーションを選択する方法を学習します。
ステップ 4: 関数呼び出しを生成する
これで、定義した関数を使用して、モデルにプロンプトを実行できます。
関数呼び出しはチャットのマルチターン構造にうまく適合するため、チャット インターフェースを使用することをおすすめします。
Google アシスタントの機能
Gemini API のその他の機能を試す
- マルチターンの会話（チャット）を構築します。
- テキストのみのプロンプトからテキストを生成します。
- マルチモーダル プロンプトからテキストを生成します（テキスト、画像、PDF、動画、音声など）。
コンテンツの生成を制御する方法
- ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例など、プロンプト設計について理解する。
- 温度や最大出力トークンなどのモデル パラメータを構成します。
- 安全性設定を使用して、有害とみなされる可能性のあるレスポンスを受け取る可能性を調整します。
Gemini モデルの詳細
さまざまなユースケースで利用可能なモデルと、その割り当てと料金について学習する。Vertex AI for Firebase の使用に関するフィードバックを送信する