A partir de 29 de abril de 2025, os modelos Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash não estarão disponíveis em projetos que não os usaram antes, incluindo novos projetos. Para mais detalhes, consulte
Versões e ciclo de vida do modelo.
Gerar conteúdo usando a chamada de função Pydantic
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Este exemplo demonstra como usar a declaração de função do Pydantic para influenciar o conteúdo gerado pelo Gemini Multimodal.
Mais informações
Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:
Exemplo de código
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[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# Generate Content using Pydantic Function Calling\n\nThis sample demonstrates how to use Pydantic Function declaration to influence the content generated by Gemini MultiModal\n\nExplore further\n---------------\n\n\nFor detailed documentation that includes this code sample, see the following:\n\n- [Function calling reference](/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/function-calling)\n\nCode sample\n-----------\n\n### Python\n\n\nBefore trying this sample, follow the Python setup instructions in the\n[Vertex AI quickstart using\nclient libraries](/vertex-ai/docs/start/client-libraries).\n\n\nFor more information, see the\n[Vertex AI Python API\nreference documentation](/python/docs/reference/aiplatform/latest).\n\n\nTo authenticate to Vertex AI, set up Application Default Credentials.\nFor more information, see\n\n[Set up authentication for a local development environment](/docs/authentication/set-up-adc-local-dev-environment).\n\n from google import genai\n from google.genai.types import GenerateContentConfig, HttpOptions\n\n def get_current_weather(location: str) -\u003e str:\n \"\"\"Example method. Returns the current weather.\n\n Args:\n location: The city and state, e.g. San Francisco, CA\n \"\"\"\n weather_map: dict[str, str] = {\n \"Boston, MA\": \"snowing\",\n \"San Francisco, CA\": \"foggy\",\n \"Seattle, WA\": \"raining\",\n \"Austin, TX\": \"hot\",\n \"Chicago, IL\": \"windy\",\n }\n return weather_map.get(location, \"unknown\")\n\n client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version=\"v1\"))\n model_id = \"gemini-2.5-flash\"\n\n response = client.models.generate_content(\n model=model_id,\n contents=\"What is the weather like in Boston?\",\n config=GenerateContentConfig(\n tools=[get_current_weather],\n temperature=0,\n ),\n )\n\n print(response.text)\n # Example response:\n # The weather in Boston is sunny.\n\nWhat's next\n-----------\n\n\nTo search and filter code samples for other Google Cloud products, see the\n[Google Cloud sample browser](/docs/samples?product=googlegenaisdk)."]]