多轮聊天

本页面介绍了如何使用 Google Cloud 控制台、REST API 和受支持的 SDK 向 Gemini 模型发送聊天提示。

如需了解如何将图片和其他媒体添加到请求，请参阅图片理解。

如需查看 Gemini 支持的语言列表，请参阅语言支持。

如需探索 Vertex AI 上可用的生成式 AI 模型和 API，请转到 Google Cloud 控制台中的 Model Garden。

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如果您正在寻找一种直接在移动应用和 Web 应用中使用 Gemini 的方法，请查看适用于 Android、Swift 和 Web 的 Google AI SDK。

如需测试和迭代聊天提示，我们建议使用 Google Cloud 控制台。如需以编程方式将提示发送到模型，您可以使用 REST API、Python 版 Vertex AI SDK 或以下标签页中显示的其他受支持的库和 SDK。

Python

如需了解如何安装或更新 Python 版 Vertex AI SDK，请参阅安装 Python 版 Vertex AI SDK。如需了解详情，请参阅 Vertex AI SDK for Python API 参考文档。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。 对于流式回答，您将在生成每个响应的输出词元后立即收到响应。对于非流式回答，您将在生成所有输出词元后收到所有响应。

对于流式回答，请使用 generate_content 中的 stream 参数。

  response = model.generate_content(contents=[...], stream = True)

对于非流式回答，请移除该参数或将参数设置为 False。

示例代码

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, ChatSession

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

vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash-001")

chat = model.start_chat()

def get_chat_response(chat: ChatSession, prompt: str) -> str:
    text_response = []
    responses = chat.send_message(prompt, stream=True)
    for chunk in responses:
        text_response.append(chunk.text)
    return "".join(text_response)

prompt = "Hello."
print(get_chat_response(chat, prompt))

prompt = "What are all the colors in a rainbow?"
print(get_chat_response(chat, prompt))

prompt = "Why does it appear when it rains?"
print(get_chat_response(chat, prompt))

C#

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门》中的 C# 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅 Vertex AI C# 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。 对于流式回答，您将在生成每个响应的输出词元后立即收到响应。对于非流式回答，您会在生成所有输出词元之后收到所有回答。

对于流式回答，请使用 StreamGenerateContent 方法。

  public virtual PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream StreamGenerateContent(GenerateContentRequest request)

对于非流式回答，请使用 GenerateContentAsync 方法。

  public virtual Task<GenerateContentResponse> GenerateContentAsync(GenerateContentRequest request)

如需详细了解服务器如何流式传输回答，请参阅流式传输 RPC。

示例代码


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

public class MultiTurnChatSample
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        // Create a chat session to keep track of the context
        ChatSession chatSession = new ChatSession($"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}", location);

        string prompt = "Hello.";
        Console.WriteLine($"\nUser: {prompt}");

        string response = await chatSession.SendMessageAsync(prompt);
        Console.WriteLine($"Response: {response}");

        prompt = "What are all the colors in a rainbow?";
        Console.WriteLine($"\nUser: {prompt}");

        response = await chatSession.SendMessageAsync(prompt);
        Console.WriteLine($"Response: {response}");

        prompt = "Why does it appear when it rains?";
        Console.WriteLine($"\nUser: {prompt}");

        response = await chatSession.SendMessageAsync(prompt);
        Console.WriteLine($"Response: {response}");

        return response;
    }

    private class ChatSession
    {
        private readonly string _modelPath;
        private readonly PredictionServiceClient _predictionServiceClient;

        private readonly List<Content> _contents;

        public ChatSession(string modelPath, string location)
        {
            _modelPath = modelPath;

            _predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
            {
                Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
            }.Build();

            // Initialize contents to send over in every request.
            _contents = new List<Content>();
        }

        public async Task<string> SendMessageAsync(string prompt)
        {
            var content = new Content
            {
                Role = "USER",
                Parts =
                {
                    new Part { Text = prompt }
                }
            };
            _contents.Add(content);

            var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
            {
                Model = _modelPath,
                GenerationConfig = new GenerationConfig
                {
                    Temperature = 0.9f,
                    TopP = 1,
                    TopK = 32,
                    CandidateCount = 1,
                    MaxOutputTokens = 2048
                }
            };
            generateContentRequest.Contents.AddRange(_contents);

            GenerateContentResponse response = await _predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

            _contents.Add(response.Candidates[0].Content);

            return response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        }
    }
}

Node.js

在尝试此示例之前，请按照《生成式 AI 快速入门：使用 Node.js SDK》中的 Node.js 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Node.js SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。 对于流式回答，您将在生成每个响应的输出词元后立即收到响应。对于非流式回答，您会在生成所有输出词元之后收到所有回答。

对于流式回答，请使用 generateContentStream 方法。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);

对于非流式回答，请使用 generateContent 方法。

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);

示例代码

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

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function createStreamChat(
  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 chatInput1 = 'How can I learn more about that?';

  console.log(`User: ${chatInput1}`);

  const result1 = await chat.sendMessageStream(chatInput1);
  for await (const item of result1.stream) {
    console.log(item.candidates[0].content.parts[0].text);
  }
}

Java

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门》中的 Java 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Vertex AI Java SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。 对于流式回答，您将在生成每个响应的输出词元后立即收到响应。对于非流式回答，您会在生成所有输出词元之后收到所有回答。

对于流式回答，请使用 generateContentStream 方法。

  public ResponseStream<GenerateContentResponse> generateContentStream(Content content)

对于非流式回答，请使用 generateContent 方法。

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)

示例代码

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ChatSession;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class ChatDiscussion {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    chatDiscussion(projectId, location, modelName);
  }

  // Ask interrelated questions in a row using a ChatSession object.
  public static void chatDiscussion(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerateContentResponse response;

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      // Create a chat session to be used for interactive conversation.
      ChatSession chatSession = new ChatSession(model);

      response = chatSession.sendMessage("Hello.");
      System.out.println(ResponseHandler.getText(response));

      response = chatSession.sendMessage("What are all the colors in a rainbow?");
      System.out.println(ResponseHandler.getText(response));

      response = chatSession.sendMessage("Why does it appear when it rains?");
      System.out.println(ResponseHandler.getText(response));
      System.out.println("Chat Ended.");
    }
  }
}

Go

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门》中的 Go 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Vertex AI Go SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。 对于流式回答，您将在生成每个响应的输出词元后立即收到响应。对于非流式回答，您会在生成所有输出词元之后收到所有回答。

对于流式回答，请使用 GenerateContentStream 方法。

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))

对于非流式回答，请使用 GenerateContent 方法。

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))

示例代码

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func makeChatRequests(ctx context.Context, w io.Writer, projectID, region, modelName string) error {
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, region)

	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	gemini := client.GenerativeModel(modelName)
	chat := gemini.StartChat()

	send := func(message string) error {
		r, err := chat.SendMessage(ctx, genai.Text(message))
		if err != nil {
			return err
		}
		rb, err := json.MarshalIndent(r, "", "  ")
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, string(rb))
		return nil
	}

	if err := send("Hello"); err != nil {
		return err
	}
	if err := send("What are all the colors in a rainbow?"); err != nil {
		return err
	}
	return send("Why does it appear when it rains?")
}

REST

设置您的环境后，您可以使用 REST 测试文本提示。以下示例会向发布方模型端点发送请求。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

  • GENERATE_RESPONSE_METHOD：您希望模型生成的回答类型。选择一种方法来生成您希望返回模型回答的方式：
    • streamGenerateContent：在生成回答时进行流式传输，以降低真人受众群体对于延迟的感知度。
    • generateContent：回答在完全生成后返回。
  • LOCATION：处理请求的区域。可用的选项包括：

    点击即可展开可用区域的部分列表

    • us-central1
    • us-west4
    • northamerica-northeast1
    • us-east4
    • us-west1
    • asia-northeast3
    • asia-southeast1
    • asia-northeast1
  • PROJECT_ID：您的项目 ID。
  • MODEL_ID：您要使用的多模态模型 ID。一些选项包括：
    • gemini-1.0-pro-002
    • gemini-1.0-pro-vision-001
    • gemini-1.5-pro-001
    • gemini-1.5-flash
  • TEXT1
    要包含在多轮对话的第一个提示中的文本说明。例如 What are all the colors in a rainbow? 
  • TEXT2
    要包含在第二个提示中的文本说明。例如 Why does it appear when it rains?
  • TEMPERATURE：温度 (temperature) 在生成回答期间用于采样，在应用 topP 和 topK 时会生成回答。温度可以控制词元选择的随机性。 较低的温度有利于需要更少开放性或创造性回复的提示，而较高的温度可以带来更具多样性或创造性的结果。温度为 0 表示始终选择概率最高的词元。在这种情况下，给定提示的回复大多是确定的，但可能仍然有少量变化。

    如果模型返回的回答过于笼统、过于简短，或者模型给出后备回答，请尝试提高温度。

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中。在终端中运行以下命令，在当前目录中创建或覆盖此文件：

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT1" }
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": { "text": "What a great question!" }
    },
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT2" }
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE
  }
}
EOF

然后，执行以下命令以发送 REST 请求：

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:GENERATE_RESPONSE_METHOD"

PowerShell

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中。在终端中运行以下命令，在当前目录中创建或覆盖此文件：

@'
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT1" }
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": { "text": "What a great question!" }
    },
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT2" }
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

然后，执行以下命令以发送 REST 请求：

$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:GENERATE_RESPONSE_METHOD" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应。

请注意此示例网址中的以下内容：
  • 使用 generateContent 方法请求在回答完全生成后返回回答。 为了降低真人观众对于延迟的感知度，请使用 streamGenerateContent 方法在生成回答时流式传输回答。
  • 多模态模型 ID 位于网址末尾且位于方法之前（例如 gemini-1.5-flash 或 gemini-1.0-pro-vision）。此示例可能还支持其他模型。

控制台

如需使用 Vertex AI Studio 在 Google Cloud 控制台中发送聊天提示，请执行以下操作：

  1. 在 Google Cloud 控制台的 Vertex AI 部分，进入 Vertex AI Studio 的语言部分。

    进入 Vertex AI Studio

  2. 点击文本聊天。

  3. 配置模型和参数：

    • 区域：选择您要使用的区域。
    • 模型：选择 Gemini Pro。

    • 温度：使用滑块或文本框输入温度值。

      温度 (temperature) 在生成回复期间用于采样，在应用 topP 和 topK 时会生成回复。温度可以控制词元选择的随机性。 较低的温度有利于需要更少开放性或创造性回复的提示，而较高的温度可以带来更具多样性或创造性的结果。温度为 0 表示始终选择概率最高的词元。在这种情况下，给定提示的回复大多是确定的，但可能仍然有少量变化。

      如果模型返回的回答过于笼统、过于简短，或者模型给出后备回答，请尝试提高温度。

    • 词元上限：使用滑块或文本框输入输出上限值。

      回答中可生成的词元数量上限。词元约为 4 个字符。100 个词元对应大约 60-80 个单词。

      指定较低的值可获得较短的回答，指定较高的值可获得可能较长的回答。

    • 添加停止序列：输入停止序列，即模型遇到时停止回复的一系列字符（包括空格）。该序列不包含在回复中。您最多可以添加五个停止序列。
  4. 可选：如需配置高级参数，请点击高级，然后按如下方式进行配置：

    点击即可展开高级配置

    • Top-K：使用滑块或文本框输入 top-K 值。

      Top-K 可更改模型选择输出词元的方式。如果 top-K 设为 1，表示所选词元是模型词汇表的所有词元中概率最高的词元（也称为贪心解码）。如果 top-K 设为 3，则表示系统将从 3 个概率最高的词元（通过温度确定）中选择下一个词元。

      在每个词元选择步骤中，系统都会对概率最高的 top-K 词元进行采样。然后，系统会根据 top-P 进一步过滤词元，并使用温度采样选择最终的词元。

      指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

    • Top-P：使用滑块或文本框输入 top-P 值。 系统会按照概率从最高到最低的顺序选择词元，直到所选词元的概率总和等于 top-P 的值。如需获得数量最小的变量结果，请将 top-P 设置为 0。

  5. Google Cloud 控制台仅支持流式传输，涉及在生成对提示的回答时接收这些回答。您现在可以在消息框中输入消息，以开始与模型对话。

    随后，模型会使用之前的消息作为新回答的语境。

  6. 可选：如需将提示保存到我的提示，请点击 保存。
  7. 可选：如需获取提示的 Python 代码或 curl 命令，请点击 获取代码。
  8. 可选：如需清除之前的所有消息，请点击 清除对话

您可以使用系统说明根据特定需求或使用场景来控制模型的行为。例如，您可以为响应客户服务请求的聊天机器人定义角色。如需了解详情，请参阅系统说明代码示例。

后续步骤