Utilizzare le chiamate di funzione con Gemini utilizzando l'SDK OpenAI

Questo esempio di codice mostra come eseguire chiamate di funzione in Gemini utilizzando l'API Chat Completions nell'SDK OpenAI.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import vertexai
import openai

from google.auth import default, transport

# TODO(developer): Update & uncomment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
location = "us-central1"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=location)

# Programmatically get an access token
credentials, _ = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
auth_request = transport.requests.Request()
credentials.refresh(auth_request)

# OpenAI Client
client = openai.OpenAI(
    base_url=f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{PROJECT_ID}/locations/{location}/endpoints/openapi",
    api_key=credentials.token,
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "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"],
            },
        },
    }
]

messages = []
messages.append(
    {
        "role": "system",
        "content": "Don't make assumptions about what values to plug into functions. Ask for clarification if a user request is ambiguous.",
    }
)
messages.append({"role": "user", "content": "What is the weather in Boston, MA?"})

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.0-flash-001",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

print("Function:", response.choices[0].message.tool_calls[0].id)
print("Arguments:", response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments)
# Example response:
# Function: get_current_weather
# Arguments: {"location":"Boston"}

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