テキスト生成

このページでは、 Google Cloud コンソール、REST API、サポートされている SDK を使用して、Gemini モデルにチャットプロンプトを送信する方法について説明します。

リクエストに画像やその他のメディアを追加する方法については、画像理解をご覧ください。

Gemini でサポートされている言語の一覧については、言語サポートをご覧ください。

Vertex AI で使用可能な生成 AI モデルと API を探索するには、 Google Cloud コンソールで Model Garden に移動します。

モバイルアプリやウェブアプリから Gemini を直接使用することをお考えの場合は、Swift、Android、ウェブ、Flutter、Unity アプリの Firebase AI Logic クライアント SDK をご覧ください。

テキストを生成する

チャットプロンプトのテストと反復処理には、Google Cloud コンソールを使用することをおすすめします。プログラムでプロンプトをモデルに送信するには、REST API、Google Gen AI SDK、Vertex AI SDK for Python、またはサポートされている他のライブラリや SDK のいずれかを使用します。

システム指示を使用すると、特定のニーズやユースケースに基づいてモデルの動作を制御できます。たとえば、カスタマーサービスリクエストに応答する chatbot のペルソナまたはロールを定義できます。詳細については、システム指示のコードサンプルをご覧ください。

Gemini 2.0 Flash を使用している場合は、Google Gen AI SDK を使用してリクエストを送信できます。

簡単なテキスト生成の例を次に示します。

Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# 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

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="How does AI work?",
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
#
# Here's a simplified overview:
# ...

Go

Go をインストールまたは更新する方法について学びます。

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# 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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateWithText shows how to generate text using a text prompt.
func generateWithText(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		"gemini-2.5-flash",
		genai.Text("How does AI work?"),
		nil,
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)
	// Example response:
	// That's a great question! Understanding how AI works can feel like ...
	// ...
	// **1. The Foundation: Data and Algorithms**
	// ...

	return nil
}

Node.js

インストール

npm install @google/genai

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# 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

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const ai = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: 'How does AI work?',
  });

  console.log(response.text);

  return response.text;
}

Java

Java をインストールまたは更新します。

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# 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


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;

public class TextGenerationWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with text input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "How does AI work?", null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
      //
      // Here's a simplified overview:
      // ...
      return response.text();
    }
  }
}

ストリーミングレスポンスと非ストリーミングレスポンス

モデルがストリーミングレスポンスを生成するのか、非ストリーミングレスポンスを生成するのかについては、選択が可能です。ストリーミングレスポンスの場合、出力トークンが生成されるとすぐに各レスポンスが返されます。非ストリーミングレスポンスの場合、すべての出力トークンが生成された後にすべてのレスポンスが返されます。

ストリーミングテキスト生成の例を次に示します。

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
chat_session = client.chats.create(model="gemini-2.5-flash")

for chunk in chat_session.send_message_stream("Why is the sky blue?"):
    print(chunk.text, end="")
# Example response:
# The
#  sky appears blue due to a phenomenon called **Rayleigh scattering**. Here's
#  a breakdown of why:
# ...

次のステップ

マルチモーダルプロンプトリクエストの送信方法を学習する。
責任ある AI のベストプラクティスと Vertex AI の安全フィルタについて学習する。

テキスト生成 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

テキストを生成する

Python

インストール

Go

Node.js

インストール

Java

ストリーミング レスポンスと非ストリーミング レスポンス

Python

次のステップ

テキスト生成

ストリーミングレスポンスと非ストリーミングレスポンス