דוגמה אסינכרונית ליצירת תוכן באמצעות מודל AI רב-אופני

דוגמת הקוד מדגימה איך להשתמש במודלים של AI גנרטיבי באמצעות תכונה אסינכרונית

דוגמת קוד

C#

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי C#הוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI C# API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

public class TextGenAsyncWithTxt
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "global",
        string model = "gemini-2.5-flash")
    {
        await using var client = new Client(
            project: projectId,
            location: location,
            vertexAI: true,
            httpOptions: new HttpOptions { ApiVersion = "v1" });

        GenerateContentResponse response = await client.Models.GenerateContentAsync(
            model: model,
            contents: "Compose a song about the adventures of a time-traveling squirrel.",
            config: new GenerateContentConfig { ResponseModalities = new List<string> { "TEXT" } });

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);
        // Example response:
        // (Verse 1)
        // In an old oak tree, lived a squirrel named Scurry,
        // His life was quite normal, no reason to hurry.
        // Just burying nuts, and chattering loud...
        return responseText;
    }
}

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Goהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Go API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateWithTextAsyncStream shows how to stream a text generation response.
func generateWithTextAsyncStream(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"

	contents := []*genai.Content{
		{
			Role: genai.RoleUser,
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "Compose a song about the adventures of a time-traveling squirrel."},
			},
		},
	}

	for resp, err := range client.Models.GenerateContentStream(ctx, modelName, contents, &genai.GenerateContentConfig{
		ResponseModalities: []string{"TEXT"}}) {
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
		}

		chunk := resp.Text()

		fmt.Fprintln(w, chunk)
	}

	// Example output (streamed piece by piece):
	// (Verse 1)
	// Pip was a squirrel, a regular chap,
	//Burying acorns, enjoying a nap.
	//One sunny morning, beneath the old pine,
	//He dug up a thing, incredibly fine.
	//A tiny contraption, with gears and a gleam,
	//It pulsed with a power, a
	// time-traveling dream.
	//He nudged it with curiosity, twitching his nose,
	//And *poof!* went the world, as everyone knows...
	//
	//(Chorus)
	//Oh, Pip the squirrel, with his bushy brown tail,
	//Through the time stream he'd often sail!
	// ...

	return nil
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Java API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

public class TextGenerationAsyncWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text asynchronously with text input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      CompletableFuture<GenerateContentResponse> asyncResponse =
          client.async.models.generateContent(
              modelId, "Compose a song about the adventures of a time-traveling squirrel.", null);

      String response = asyncResponse.join().text();
      System.out.print(response);
      // Example response:
      // (Verse 1)
      // In an oak tree, so leafy and green,
      // Lived Squeaky the squirrel, a critter unseen.
      // Just burying nuts, a routine so grand,
      // ...

      return response;
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateText(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents:
      'Compose a song about the adventures of a time-traveling squirrel.',
    config: {
      responseMimeType: 'text/plain',
    },
  });

  console.log(response.text);

  // Example response:
  // (Verse 1)
  // Sammy the nugget, a furry little friend
  // Had a knack for adventure, beyond all comprehend

  return response.text;
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

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

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

response = await client.aio.models.generate_content(
    model=model_id,
    contents="Compose a song about the adventures of a time-traveling squirrel.",
    config=GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT"],
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
# (Verse 1)
# Sammy the squirrel, a furry little friend
# Had a knack for adventure, beyond all comprehend

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בדפדפן לדוגמאות שלGoogle Cloud .