Saída JSON de geração controlada com tipo enumerado

Gere um objeto formatado em JSON com um valor de enumeração, com base em uma descrição do objeto e uma lista de valores para escolher.

Exemplo de código

C#

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para C# no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para C#.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

public async Task<string> GenerateContentWithResponseSchema4(
    string projectId = "your-project-id",
    string location = "us-central1",
    string publisher = "google",
    string model = "gemini-2.0-flash-001")
{

    var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
    {
        Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
    }.Build();

    var responseSchema = new OpenApiSchema
    {
        Type = Type.Array,
        Items = new()
        {
            Type = Type.Object,
            Properties =
            {
                ["to_discard"] = new() { Type = Type.Integer },
                ["subcategory"] = new() { Type = Type.String },
                ["safe_handling"] = new() { Type = Type.Integer },
                ["item_category"] = new()
                {
                    Type = Type.String,
                    Enum =
                    {
                        "clothing",
                        "winter apparel",
                        "specialized apparel",
                        "furniture",
                        "decor",
                        "tableware",
                        "cookware",
                        "toys"
                    }
                },
                ["for_resale"] = new() { Type = Type.Integer },
                ["condition"] = new()
                {
                    Type = Type.String,
                    Enum =
                    {
                        "new in package",
                        "like new",
                        "gently used",
                        "used",
                        "damaged",
                        "soiled"
                    }
                }
            }
        }
    };

    string prompt = @"
        Item description:
        The item is a long winter coat that has many tears all around the seams and is falling apart.
        It has large questionable stains on it.";

    var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
    {
        Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
        Contents =
        {
            new Content
            {
                Role = "USER",
                Parts =
                {
                    new Part { Text = prompt }
                }
            }
        },
        GenerationConfig = new GenerationConfig
        {
            ResponseMimeType = "application/json",
            ResponseSchema = responseSchema
        },
    };

    GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

    string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
    Console.WriteLine(responseText);

    return responseText;
}

A seguir

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