Prueba los modelos de Gemini 1.5, nuestros modelos multimodales más recientes en Vertex AI y observa lo que puedes compilar con una ventana de contexto de 1 millón de tokens.
Prueba los modelos de Gemini 1.5, nuestros modelos multimodales más recientes en Vertex AI y observa lo que puedes compilar con una ventana de contexto de 1 millón de tokens.
Genera contenido con llamadas a funciones
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Genera contenido con llamadas a funciones. En este ejemplo, se muestra una situación de modalidad de texto con una función y una instrucción.
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Para obtener documentación en la que se incluye esta muestra de código, consulta lo siguiente:
Muestra de código
Python
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente.
Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.
Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación.
Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
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)
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