Génération interactive de flux de texte avec un chatbot

Cet exemple montre comment utiliser le modèle Gemini pour générer un flux de texte de manière interactive

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

• API de modèle pour Gemini dans Vertex AI
• Envoyer des requêtes de chat (Gemini)

Exemple de code

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

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-1.0-pro-002")

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))

Étapes suivantes

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud, consultez l'explorateur d'exemples Google Cloud.