Créer une conversation multitours sans streaming avec Vertex AI

Exemple illustrant la configuration du SDK Vertex AI et la création d'une conversation sans streaming avec trois messages consécutifs envoyés au modèle.

Exemple de code

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function createNonStreamingChat(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  // Instantiate the model
  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  const chat = generativeModel.startChat({});

  const result1 = await chat.sendMessage('Hello');
  const response1 = await result1.response;
  console.log('Chat response 1: ', JSON.stringify(response1));

  const result2 = await chat.sendMessage(
    'Can you tell me a scientific fun fact?'
  );
  const response2 = await result2.response;
  console.log('Chat response 2: ', JSON.stringify(response2));

  const result3 = await chat.sendMessage('How can I learn more about that?');
  const response3 = await result3.response;
  console.log('Chat response 3: ', JSON.stringify(response3));
}

Étapes suivantes

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud, consultez l'explorateur d'exemples Google Cloud.