Chiamate di funzione con il modello AI Gemini

L'esempio di codice mostra come utilizzare i modelli generativi Vertex AI per eseguire le chiamate di funzione.

Per saperne di più

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

• Chiamate di funzione

Esempio di codice

Python

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

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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)

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