챗봇으로 대화형 텍스트 생성

이 샘플은 Gemini 모델을 사용하여 대화형으로 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

코드 샘플

C#

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 C# 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI C# API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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;
        }
    }
}

다음 단계

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