Generación de texto interactiva con un chatbot

En este ejemplo se muestra cómo usar el modelo Gemini para generar texto de forma interactiva.

Código de ejemplo

C#

Antes de probar este ejemplo, sigue las C# instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API C# de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.


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-2.0-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;
        }
    }
}

Siguientes pasos

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