導入
Google の Gemini API は、開発者が高度な言語モデルの機能を活用するための強力なツールを提供します。この記事では、Gemini API の使用方法に関するステップバイステップのガイドとコード例を提供します。

前提条件
コードに入る前に、次のものが揃っていることを確認してください:

必要な API が有効になっている Google Cloud Platform (GCP) プロジェクト。

Gemini API キー。

google.generativeai Python ライブラリがインストールされました: pip install google.generativeai
はじめる

1. 必要なライブラリをインポートする パイソン google.generativeai を AI としてインポート コードは注意して使用してください。 コンテンツコピー
2. API キーの設定 YOUR_API_KEY を実際の API キーに置き換えます:

パイソン
ai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
コードは注意して使用してください。
コンテンツコピー

1. 利用可能なモデルのリスト パイソン モデル = ai.list_models() プリント(モデル) コードは注意して使用してください。 コンテンツコピー
2. テキストを生成 パイソン プロンプト = 「月を探索するロボットについての詩を書いてください。」 応答 = ai.generate_text(prompt=プロンプト、モデル = "models/text-gemini-1") print(応答.テキスト) コードは注意して使用してください。 コンテンツコピー Gemini API 機能の詳細 画像とテキストの生成

Gemini は画像 Python に基づいてテキストを生成できます

`# 画像ファイル 'image.jpg' があると仮定します
open('image.jpg', 'rb') を image_file:
として使用 画像 = image_file.read()

プロンプト = "画像の説明"
応答 = ai.generate_text(プロンプト=プロンプト、イメージ=イメージ、モデル=モデル/テキスト-ジェミニ-1")
print(response.text)`

チャット会話

Gemini はチャット アプリケーションに使用できます。

パイソン
`メッセージ = [
{"役割": "ユーザー", "コンテンツ": "こんにちは、お元気ですか?"},
{"role": "アシスタント", "content": "元気です、ご協力ありがとうございます!"},
]

response = ai.generate_text(
メッセージ=メッセージ,
モデル="models/text-gemini-1",
max_output_tokens=100
)
print(response.text)`

Gemini はテキストの埋め込みを生成できます。

パイソン

text = "これは埋め込むテキストです。"
embedding = ai.embed(text=text, model="models/embedding-gemini-1")
印刷(埋め込み)

追加の考慮事項

モデルの選択: Gemini は、異なる強みを持つさまざまなモデルを提供しています。ユースケースに基づいて適切なモデルを選択してください。
プロンプト エンジニアリング: 効果的なプロンプト エンジニアリングは、望ましい結果を得るために非常に重要です。さまざまなプロンプトと形式を試してください。
エラー処理: API エラーや予期しない応答を適切に処理するためのエラー処理メカニズムを実装します。
レート制限: API レート制限に注意し、それに応じて使用量を調整してください。
セキュリティ: API キーを保護し、ユーザー データを安全に処理します。
結論
Gemini API は、開発者が革新的なアプリケーションを作成できる可能性の世界を開きます。この記事で概説されている手順に従って API の機能を調べることで、高度な言語モデルの力を活用して優れた製品を構築できます。

注: この記事では基本的な概要を説明します。さらに詳しい情報と高度な使用法については、Gemini API の公式ドキュメントを参照してください。