API Function Calling

Le chiamate di funzione migliorano la capacità degli LLM di fornire risposte pertinenti e contestuali.

Puoi fornire funzioni personalizzate per un modello di AI generativa con l'API Function Calling. Il modello non richiama direttamente queste funzioni, ma genera invece un output di dati strutturati che specifica il nome della funzione e gli argomenti suggeriti.

Questo output consente la chiamata di API o sistemi informativi esterni come database, sistemi di gestione dei rapporti con i clienti e repository di documenti. L'output API risultante può essere utilizzato dall'LLM per migliorare la qualità della risposta.

Per documentazione più concettuale sulle chiamate di funzione, consulta Chiamate di funzione.

Modelli supportati:

Modello Versione
Gemini 1.5 Flash gemini-1.5-flash-001
Gemini 1.5 Pro gemini-1.5-pro-001
Gemini 1.0 Pro gemini-1.0-pro-001
gemini-1.0-pro-002 (l'assistenza per le chiamate alla funzione è Anteprima)

Limitazioni:

  • Il numero massimo di funzioni che è possibile chiamare è 64.
  • FunctionCallingConfig è disponibile solo con il modello gemini-1.5-pro-001.

Sintassi di esempio

Sintassi per inviare una richiesta API della chiamata di funzione.

arricciatura

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \

https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \
-d '{
  "contents": [{
    ...
  }],
  "tools": [{
    "function_declarations": [
      {
        ...
      }
    ]
  }]
}'

Python

gemini_model = GenerativeModel(
    MODEL_ID,
    generation_config=generation_config,
    tools=[
        Tool(
            function_declarations=[
                FunctionDeclaration(
                    ...
                )
            ]
        )
    ],
)

Elenco parametri

Consulta gli esempi per i dettagli di implementazione.

FunctionDeclaration

Una rappresentazione strutturata di una dichiarazione di funzione come definita dalla specifica OpenAPI 3.0 che rappresenta una funzione per cui il modello può generare input JSON.

Parametri

name

string

Il nome della funzione da chiamare.

description

Facoltativo: string

Descrizione e scopo della funzione.

parameters

Facoltativo: Schema

Descrive i parametri della funzione nel formato dell'oggetto schema JSON OpenAPI: specifica OpenAPI 3.0.

response

Facoltativo: Schema

Descrive l'output della funzione nel formato dell'oggetto schema JSON OpenAPI: OpenAPI 3.0 specifica.

Schema

Lo schema viene utilizzato per definire il formato dei dati di input e di output in una chiamata di funzione. Una rappresentazione strutturata della dichiarazione di una funzione come definita dalla specifica OpenAPI 3.0 Schema.

Parametri
Tipo

string

Enum. Il tipo di dati. Deve essere uno dei seguenti:

  • STRING
  • INTEGER
  • BOOLEAN
  • NUMBER
  • ARRAY
  • OBJECT
description

Facoltativo: string

Descrizione dei dati.
enum

Facoltativo: string[]

Valori possibili dell'elemento Type.STRING con formato enum.
items

Facoltativo: Schema[]

Schema degli elementi di Type.ARRAY
properties

Facoltativo: Schema

Schema delle proprietà di Type.OBJECT
required

Facoltativo: string[]

Proprietà obbligatorie di Type.OBJECT.
nullable

Facoltativo: bool

Indica se il valore può essere null.

FunctionCallingConfig (anteprima)

L'elemento FunctionCallingConfig controlla il comportamento del modello e determina il tipo di funzione da chiamare.

Questa funzionalità è disponibile solo per il modello gemini-1.5-pro-preview-0409.

Parametri

mode

Facoltativo: enum/string[]

  • AUTO: comportamento predefinito del modello. Il modello può eseguire previsioni sotto forma di chiamata di funzione o di risposta in linguaggio naturale. Il modello decide quale forma utilizzare in base al contesto.
  • NONE: il modello non esegue previsioni sotto forma di chiamate di funzione.
  • ANY: il modello prevede sempre una singola chiamata di funzione.

allowed_function_names

Facoltativo: string[]

Nomi delle funzioni da chiamare. Impostato solo quando mode è ANY. I nomi delle funzioni devono corrispondere a [FunctionDeclaration.name]. Se la modalità è impostata su ANY, il modello prevede una chiamata di funzione dall'insieme di nomi di funzione forniti.

Esempi

Invia una dichiarazione di funzione

L'esempio seguente è un esempio di base dell'invio di una query e di una dichiarazione di funzione al modello.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • LOCATION: la regione in cui elaborare la richiesta.
  • MODEL_ID: l'ID del modello in fase di elaborazione.
  • ROLE: l'identità dell'entità che crea il messaggio.
  • TEXT: il prompt da inviare al modello.
  • NAME: il nome della funzione da chiamare.
  • DESCRIPTION: descrizione e scopo della funzione.
  • Per gli altri campi, consulta la tabella Elenco parametri.

Metodo HTTP e URL: 

POST   https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "contents": [{
    "role": "ROLE",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "function_declarations": [
      {
        "name": "NAME",
        "description": "DESCRIPTION",
        "parameters": {
          "type": "TYPE",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "TYPE",
              "description": "DESCRIPTION"
            }
          },
          "required": [
            "location"
          ]
        }
      }
    ]
  }]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciatura

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "  https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "  https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Comando curl di esempio

PROJECT_ID=myproject
LOCATION=us-central1
MODEL_ID=gemini-1.0-pro-002

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{
        "text": "What is the weather in Boston?"
      }]
    }],
    "tools": [{
      "functionDeclarations": [
        {
          "name": "get_current_weather",
          "description": "Get the current weather in a given location",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA or a zip code e.g. 95616"
              }
            },
            "required": [
              "location"
            ]
          }
        }
      ]
    }]
  }'

Python 

import vertexai
from vertexai.generative_models import (
    Content,
    FunctionDeclaration,
    GenerationConfig,
    GenerativeModel,
    Part,
    Tool,
)

# Initialize Vertex AI
# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

# Initialize Gemini model
model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro-001")

# Define the user's prompt in a Content object that we can reuse in model calls
user_prompt_content = Content(
    role="user",
    parts=[
        Part.from_text("What is the weather like in Boston?"),
    ],
)

# Specify a function declaration and parameters for an API request
function_name = "get_current_weather"
get_current_weather_func = FunctionDeclaration(
    name=function_name,
    description="Get the current weather in a given location",
    # Function parameters are specified in OpenAPI JSON schema format
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "Location"}},
    },
)

# Define a tool that includes the above get_current_weather_func
weather_tool = Tool(
    function_declarations=[get_current_weather_func],
)

# Send the prompt and instruct the model to generate content using the Tool that you just created
response = model.generate_content(
    user_prompt_content,
    generation_config=GenerationConfig(temperature=0),
    tools=[weather_tool],
)
function_call = response.candidates[0].function_calls[0]
print(function_call)

# Check the function name that the model responded with, and make an API call to an external system
if function_call.name == function_name:
    # Extract the arguments to use in your API call
    location = function_call.args["location"]  # noqa: F841

    # Here you can use your preferred method to make an API request to fetch the current weather, for example:
    # api_response = requests.post(weather_api_url, data={"location": location})

    # In this example, we'll use synthetic data to simulate a response payload from an external API
    api_response = """{ "location": "Boston, MA", "temperature": 38, "description": "Partly Cloudy",
                    "icon": "partly-cloudy", "humidity": 65, "wind": { "speed": 10, "direction": "NW" } }"""

# Return the API response to Gemini so it can generate a model response or request another function call
response = model.generate_content(
    [
        user_prompt_content,  # User prompt
        response.candidates[0].content,  # Function call response
        Content(
            parts=[
                Part.from_function_response(
                    name=function_name,
                    response={
                        "content": api_response,  # Return the API response to Gemini
                    },
                ),
            ],
        ),
    ],
    tools=[weather_tool],
)

# Get the model response
print(response.text)

Node.js 

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

const functionDeclarations = [
  {
    function_declarations: [
      {
        name: 'get_current_weather',
        description: 'get weather in a given location',
        parameters: {
          type: FunctionDeclarationSchemaType.OBJECT,
          properties: {
            location: {type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING},
            unit: {
              type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING,
              enum: ['celsius', 'fahrenheit'],
            },
          },
          required: ['location'],
        },
      },
    ],
  },
];

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function functionCallingBasic(
  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.preview.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  const request = {
    contents: [
      {role: 'user', parts: [{text: 'What is the weather in Boston?'}]},
    ],
    tools: functionDeclarations,
  };
  const result = await generativeModel.generateContent(request);
  console.log(JSON.stringify(result.response.candidates[0].content));
}

Invia una dichiarazione di funzione con FunctionCallingConfig

L'esempio seguente mostra come passare FunctionCallingConfig al modello.

functionCallingConfig assicura che l'output del modello sia sempre una chiamata funzione specifica. Per eseguire la configurazione:

  • Imposta la funzione che chiama mode su ANY.
  • Specifica i nomi delle funzioni che vuoi utilizzare in allowed_function_names. Se allowed_function_names è vuoto, è possibile restituire una qualsiasi delle funzioni fornite.

REST 

PROJECT_ID=myproject
LOCATION=us-central1
MODEL_ID=gemini-1.5-pro-preview-0409

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{
        "text": "Do you have the White Pixel 8 Pro 128GB in stock in the US?"
      }]
    }],
    "tools": [{
      "functionDeclarations": [
        {
          "name": "get_product_sku",
          "description": "Get the available inventory for a Google products, e.g: Pixel phones, Pixel Watches, Google Home etc",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "product_name": {"type": "string", "description": "Product name"}
            }
          }
        },
        {
          "name": "get_store_location",
          "description": "Get the location of the closest store",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {"type": "string", "description": "Location"}
            },
          }
        }
      ]
    }],
    "toolConfig": {
        "functionCallingConfig": {
            "mode":"ANY",
            "allowedFunctionNames": ["get_product_sku"]
      }
    },
    "generationConfig": {
      "temperature": 0.95,
      "topP": 1.0,
      "maxOutputTokens": 8192
    }
  }'

Python 

import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import (
    FunctionDeclaration,
    GenerativeModel,
    Tool,
    ToolConfig,
)

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"

# Initialize Vertex AI
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

# Specify a function declaration and parameters for an API request
get_product_sku_func = FunctionDeclaration(
    name="get_product_sku",
    description="Get the available inventory for a Google products, e.g: Pixel phones, Pixel Watches, Google Home etc",
    # Function parameters are specified in OpenAPI JSON schema format
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {
            "product_name": {"type": "string", "description": "Product name"}
        },
    },
)

# Specify another function declaration and parameters for an API request
get_store_location_func = FunctionDeclaration(
    name="get_store_location",
    description="Get the location of the closest store",
    # Function parameters are specified in OpenAPI JSON schema format
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "Location"}},
    },
)

# Define a tool that includes the above functions
retail_tool = Tool(
    function_declarations=[
        get_product_sku_func,
        get_store_location_func,
    ],
)

# Define a tool config for the above functions
retail_tool_config = ToolConfig(
    function_calling_config=ToolConfig.FunctionCallingConfig(
        # ANY mode forces the model to predict a function call
        mode=ToolConfig.FunctionCallingConfig.Mode.ANY,
        # List of functions that can be returned when the mode is ANY.
        # If the list is empty, any declared function can be returned.
        allowed_function_names=["get_product_sku"],
    )
)

model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-flash-001",
    tools=[retail_tool],
    tool_config=retail_tool_config,
)
response = model.generate_content(
    "Do you have the Pixel 8 Pro 128GB in stock?",
)

print(response.text)
print(response.candidates[0].function_calls)

Node.js 

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

const functionDeclarations = [
  {
    function_declarations: [
      {
        name: 'get_product_sku',
        description:
          'Get the available inventory for a Google products, e.g: Pixel phones, Pixel Watches, Google Home etc',
        parameters: {
          type: FunctionDeclarationSchemaType.OBJECT,
          properties: {
            productName: {type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING},
          },
        },
      },
      {
        name: 'get_store_location',
        description: 'Get the location of the closest store',
        parameters: {
          type: FunctionDeclarationSchemaType.OBJECT,
          properties: {
            location: {type: FunctionDeclarationSchemaType.STRING},
          },
        },
      },
    ],
  },
];

const toolConfig = {
  function_calling_config: {
    mode: 'ANY',
    allowed_function_names: ['get_product_sku'],
  },
};

const generationConfig = {
  temperature: 0.95,
  topP: 1.0,
  maxOutputTokens: 8192,
};

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function functionCallingAdvanced(
  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.preview.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  const request = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {text: 'Do you have the White Pixel 8 Pro 128GB in stock in the US?'},
        ],
      },
    ],
    tools: functionDeclarations,
    tool_config: toolConfig,
    generation_config: generationConfig,
  };
  const result = await generativeModel.generateContent(request);
  console.log(JSON.stringify(result.response.candidates[0].content));
}

Passaggi successivi

Per la documentazione dettagliata, vedi quanto segue: