VertexAI Gemini 聊天
Vertex AI Gemini API 允许开发者使用 Gemini 模型构建生成式 AI 应用程序。 Vertex AI Gemini API 支持多模态提示作为输入,并输出文本或代码。 多模态模型是一种能够处理来自多种模态(包括图像、视频和文本)信息的模型。例如,您可以向模型发送一盘饼干的照片,并要求它提供这些饼干的食谱。 Gemini 是 Google DeepMind 开发的生成式 AI 模型家族,专为多模态用例设计。Gemini API 允许您访问 Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Flash-Lite。 有关 Vertex AI Gemini API 模型的规范,请参阅 模型信息。 Gemini API 参考
前提条件
-
安装适用于您的操作系统的 gcloud CLI。
-
运行以下命令进行身份验证。 将
PROJECT_ID
替换为您的 Google Cloud 项目 ID,将ACCOUNT
替换为您的 Google Cloud 用户名。
gcloud config set project <PROJECT_ID> &&
gcloud auth application-default login <ACCOUNT>
自动配置
Spring AI 自动配置、启动器模块的工件名称发生了重大变化。 请参阅 升级说明 以获取更多信息。 |
Spring AI 为 VertexAI Gemini 聊天客户端提供了 Spring Boot 自动配置。
要启用它,请将以下依赖项添加到您项目的 Maven pom.xml
或 Gradle build.gradle
构建文件中:
-
Maven
-
Gradle
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini</artifactId>
</dependency>
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini'
}
请参阅 依赖管理 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 |
聊天属性
聊天自动配置的启用和禁用现在通过前缀为 |
前缀 spring.ai.vertex.ai.gemini
用作属性前缀,允许您连接到 VertexAI。
属性 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
spring.ai.model.chat |
启用聊天模型客户端 |
vertexai |
spring.ai.vertex.ai.gemini.project-id |
Google Cloud Platform 项目 ID |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.location |
区域 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.credentials-uri |
Vertex AI Gemini 凭据的 URI。提供时,用于创建 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.api-endpoint |
Vertex AI Gemini API 端点。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.scopes |
- |
|
spring.ai.vertex.ai.gemini.transport |
API 传输。GRPC 或 REST。 |
GRPC |
前缀 spring.ai.vertex.ai.gemini.chat
是属性前缀,允许您配置 VertexAI Gemini 聊天的聊天模型实现。
属性 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.model |
支持的 Vertex AI Gemini 聊天模型 包括 |
gemini-2.0-flash |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.response-mime-type |
生成的候选文本的输出响应 MIME 类型。 |
|
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.google-search-retrieval |
使用 Google 搜索接地功能 |
|
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.temperature |
控制输出的随机性。值范围为 [0.0,1.0],包含。值越接近 1.0 会产生更多样化的响应,而值越接近 0.0 通常会导致生成器产生较少意外的响应。此值指定后端在调用生成器时使用的默认值。 |
0.7 |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.top-k |
采样时要考虑的最大令牌数。生成器使用 Top-k 和核采样相结合。Top-k 采样考虑 TopK 最可能的令牌集。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.top-p |
采样时要考虑的令牌的最大累积概率。生成器使用 Top-k 和核采样相结合。核采样考虑概率和至少为 topP 的最小令牌集。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.candidate-count |
要返回的生成响应消息的数量。此值必须在 [1, 8] 之间,包含。默认为 1。 |
1 |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.max-output-tokens |
要生成的最大令牌数。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.tool-names |
工具列表,由其名称标识,用于在单个提示请求中启用函数调用。具有这些名称的工具必须存在于 ToolCallback 注册表中。 |
- |
(已弃用,由 |
函数列表,由其名称标识,用于在单个提示请求中启用函数调用。具有这些名称的函数必须存在于 functionCallbacks 注册表中。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.internal-tool-execution-enabled |
如果为 true,则应执行工具,否则将模型响应返回给用户。默认值为 null,但如果为 null,则将考虑 |
- |
(已弃用,由 |
如果为 true,Spring AI 将不会在内部处理函数调用,而是将其代理到客户端。然后,客户端负责处理函数调用,将其分派给适当的函数,并返回结果。如果为 false(默认值),Spring AI 将在内部处理函数调用。仅适用于支持函数调用的聊天模型。 |
false |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.safety-settings |
安全设置列表,用于控制安全过滤器,如 Vertex AI 安全过滤器 所定义。每个安全设置可以有方法、阈值和类别。 |
- |
所有以 |
运行时选项
VertexAiGeminiChatOptions.java 提供了模型配置,例如温度、topK 等。
启动时,可以使用 VertexAiGeminiChatModel(api, options)
构造函数或 spring.ai.vertex.ai.chat.options.*
属性配置默认选项。
在运行时,您可以通过向 Prompt
调用添加新的、请求特定的选项来覆盖默认选项。
例如,要覆盖特定请求的默认温度:
ChatResponse response = chatModel.call(
new Prompt(
"Generate the names of 5 famous pirates.",
VertexAiGeminiChatOptions.builder()
.temperature(0.4)
.build()
));
除了模型特定的 |
工具调用
Vertex AI Gemini 模型支持工具调用(在 Google Gemini 上下文中,它被称为 函数调用
)功能,允许模型在对话中使用工具。
以下是定义和使用基于 @Tool
的工具的示例:
public class WeatherService {
@Tool(description = "Get the weather in location")
public String weatherByLocation(@ToolParam(description= "City or state name") String location) {
...
}
}
String response = ChatClient.create(this.chatModel)
.prompt("What's the weather like in Boston?")
.tools(new WeatherService())
.call()
.content();
您也可以将 java.util.function beans 用作工具:
@Bean
@Description("Get the weather in location. Return temperature in 36°F or 36°C format.")
public Function<Request, Response> weatherFunction() {
return new MockWeatherService();
}
String response = ChatClient.create(this.chatModel)
.prompt("What's the weather like in Boston?")
.toolNames("weatherFunction")
.inputType(Request.class)
.call()
.content();
在 工具 文档中查找更多信息。
多模态
多模态是指模型能够同时理解和处理来自各种(输入)源的信息,包括 文本
、pdf
、图像
、音频
和其他数据格式。
图像、音频、视频
Google 的 Gemini AI 模型通过理解和集成文本、代码、音频、图像和视频来支持此功能。 有关更多详细信息,请参阅博客文章 Introducing Gemini。
Spring AI 的 Message
接口通过引入 Media 类型支持多模态 AI 模型。
此类型包含消息中媒体附件的数据和信息,使用 Spring 的 org.springframework.util.MimeType
和 java.lang.Object
作为原始媒体数据。
下面是一个简单的代码示例,摘自 VertexAiGeminiChatModelIT#multiModalityTest(),演示了用户文本与图像的组合。
byte[] data = new ClassPathResource("/vertex-test.png").getContentAsByteArray();
var userMessage = new UserMessage("Explain what do you see on this picture?",
List.of(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, this.data)));
ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(this.userMessage)));
最新的 Vertex Gemini 支持 PDF 输入类型。
使用 application/pdf
媒体类型将 PDF 文件附加到消息中:
var pdfData = new ClassPathResource("/spring-ai-reference-overview.pdf");
var userMessage = new UserMessage(
"You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document.",
List.of(new Media(new MimeType("application", "pdf"), pdfData)));
var response = this.chatModel.call(new Prompt(List.of(userMessage)));
示例控制器
创建 一个新的 Spring Boot 项目,并将 spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini
添加到您的 pom(或 gradle)依赖项中。
在 src/main/resources
目录下添加一个 application.properties
文件,以启用和配置 VertexAi 聊天模型:
spring.ai.vertex.ai.gemini.project-id=PROJECT_ID
spring.ai.vertex.ai.gemini.location=LOCATION
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.model=gemini-2.0-flash
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.temperature=0.5
将 |
每个模型都有其自己支持的区域集,您可以在模型页面中找到支持区域列表。
例如,模型= |
这将创建一个 VertexAiGeminiChatModel
实现,您可以将其注入到您的类中。
这是一个简单的 @Controller
类的示例,它使用聊天模型进行文本生成。
@RestController
public class ChatController {
private final VertexAiGeminiChatModel chatModel;
@Autowired
public ChatController(VertexAiGeminiChatModel chatModel) {
this.chatModel = chatModel;
}
@GetMapping("/ai/generate")
public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
}
@GetMapping("/ai/generateStream")
public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
return this.chatModel.stream(prompt);
}
}
手动配置
VertexAiGeminiChatModel 实现了 ChatModel
并使用 VertexAI
连接到 Vertex AI Gemini 服务。
将 spring-ai-vertex-ai-gemini
依赖项添加到您项目的 Maven pom.xml
文件中:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-vertex-ai-gemini</artifactId>
</dependency>
或添加到您的 Gradle build.gradle
构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-vertex-ai-gemini'
}
请参阅 依赖管理 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 |
接下来,创建一个 VertexAiGeminiChatModel
并将其用于文本生成:
VertexAI vertexApi = new VertexAI(projectId, location);
var chatModel = new VertexAiGeminiChatModel(this.vertexApi,
VertexAiGeminiChatOptions.builder()
.model(ChatModel.GEMINI_2_0_FLASH)
.temperature(0.4)
.build());
ChatResponse response = this.chatModel.call(
new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));
VertexAiGeminiChatOptions
提供了聊天请求的配置信息。
VertexAiGeminiChatOptions.Builder
是一个流畅的选项构建器。