Creare una sessione di chat con un modello generativo

Questo esempio mostra come utilizzare i modelli generativi per creare una sessione di chat.

Esempio di codice

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Go.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Java.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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-2.5-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:
# ...

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