Chatsitzung mit einem generativen Modell erstellen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit generativen Modellen eine Chatsitzung erstellen.

Codebeispiel

Go

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

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateChatWithText shows how to generate chat using a text prompt.
func generateChatWithText(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"
	history := []*genai.Content{
		{
			Role: genai.RoleUser,
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "Hello there"},
			},
		},
		{
			Role: "model",
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "Great to meet you. What would you like to know?"},
			},
		},
	}
	chatSession, err := client.Chats.Create(ctx, modelName, nil, history)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai chat session: %w", err)
	}
	contents := genai.Part{Text: "Tell me a story."}
	resp, err := chatSession.SendMessage(ctx, contents)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to send message: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)
	// Example response:
	// Okay, settle in. Let me tell you a story about a quiet cartographer, but not of lands and seas.
	// ...
	// In the sleepy town of Oakhaven, nestled between the Whispering Hills and the Murmuring River, lived a woman named Elara.
	// ...

	return nil
}

Java

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

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

import com.google.genai.Chat;
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;

public class TextGenerationChatWithText {

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

  // Shows how to create a chat session
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      // Create a new chat session
      Chat chatSession = client.chats.create(modelId);

      GenerateContentResponse response = chatSession.sendMessage("Tell me a story");
      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      //
      // In the heart of the Whispering Peaks lay the Valley of Silent Echoes, a place perpetually
      // shrouded in a twilight mist. No birds sang there, no rivers flowed, and the few trees that
      // clung to its edges were gnarled and bare...
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

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

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

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 chatSession = client.chats.create({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    history: [
      {
        role: 'user',
        parts: [{text: 'Hello'}],
      },
      {
        role: 'model',
        parts: [{text: 'Great to meet you. What would you like to know?'}],
      },
    ],
  });

  const response = await chatSession.sendMessage({message: 'Tell me a story.'});
  console.log(response.text);

  // Example response:
  // Okay, here's a story for you:
  // ...

  return response.text;
}

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 HttpOptions, ModelContent, Part, UserContent

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
chat_session = client.chats.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    history=[
        UserContent(parts=[Part(text="Hello")]),
        ModelContent(
            parts=[Part(text="Great to meet you. What would you like to know?")],
        ),
    ],
)
response = chat_session.send_message("Tell me a story.")
print(response.text)
# Example response:
# Okay, here's a story for you:
# ...

Weitere Informationen

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