Inhalte mit Pydantic-Funktionsaufrufen generieren

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit der Pydantic-Funktionsdeklaration die von Gemini MultiModal generierten Inhalte beeinflussen können.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

• Referenz zu Funktionsaufrufen

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, HttpOptions

def get_current_weather(location: str) -> str:
    """Example method. Returns the current weather.

    Args:
        location: The city and state, e.g. San Francisco, CA
    """
    weather_map: dict[str, str] = {
        "Boston, MA": "snowing",
        "San Francisco, CA": "foggy",
        "Seattle, WA": "raining",
        "Austin, TX": "hot",
        "Chicago, IL": "windy",
    }
    return weather_map.get(location, "unknown")

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
model_id = "gemini-2.5-flash"

response = client.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents="What is the weather like in Boston?",
    config=GenerateContentConfig(
        tools=[get_current_weather],
        temperature=0,
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
# The weather in Boston is sunny.

Nächste Schritte

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