יצירת שיחת צ'אט עם מודל גנרטיבי

בדוגמה הזו מוסבר איך להשתמש במודלים גנרטיביים כדי ליצור שיחת צ'אט.

דוגמת קוד

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"
)

// 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

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.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

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 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

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 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:
# ...

המאמרים הבאים

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