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信息的模型,包括图像、视频和文本。例如,您可以向模型发送一张饼干的照片,并要求它为您提供这些饼干的配方。
Gemini 是由 Google DeepMind 开发的生成式 AI 模型系列,专为多模态用例设计。Gemini API 让您可以访问 Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 2.0 Flash-Lite。 有关 Vertex AI Gemini API 模型的规格,请参见 模型信息。
前提条件
-
安装适合您操作系统的 gcloud CLI。
-
通过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 自动配置和启动器模块的构件名称发生了重大变化。 请参阅 升级说明 了解更多信息。 |
Spring AI 为 VertexAI Gemini 聊天客户端提供 Spring Boot 自动配置。
要启用它,请在项目的 Maven pom.xml
或 Gradle build.gradle
构建文件中添加以下依赖:
-
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'
}
提示: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 要启用,spring.ai.model.chat=vertexai(默认启用) 要禁用,spring.ai.model.chat=none(或任何不匹配 vertexai 的值) 此更改是为了允许多个模型的配置。 |
前缀 spring.ai.vertex.ai.gemini
用作连接到 VertexAI 的属性前缀。
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,它用于创建 |
- |
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
是用于配置 VertexAI Gemini 聊天实现的属性前缀。
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 搜索基础功能 |
|
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.temperature |
控制输出的随机性。值范围可以是 [0.0,1.0],包含边界。接近 1.0 的值将产生更多样化的响应,而接近 0.0 的值通常会导致生成器的响应不那么令人惊讶。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 |
采样时考虑的最大标记数。生成器使用组合的 Top-k 和核采样。Top-k 采样考虑 topK 个最可能的标记集。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.top-p |
采样时考虑的最大累积标记概率。生成器使用组合的 Top-k 和核采样。核采样考虑概率总和至少为 topP 的最小标记集。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.candidate-count |
要返回的生成响应消息数。此值必须在 [1, 8] 范围内,包含边界。默认为 1。 |
1 |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.max-output-tokens |
要生成的最大标记数。 |
- |
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.tool-names |
工具名称列表,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。 |
- |
(已被 |
函数名称列表,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,则应执行工具执行,否则将模型响应返回给用户。默认为 null,但如果为 null,将考虑 |
- |
(已被 |
如果为 true,Spring AI 将不会在内部处理函数调用,而是将它们代理给客户端。然后由客户端负责处理函数调用,将它们分派到适当的函数,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一个方法、阈值和类别。 |
- |
提示:所有以 spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options
为前缀的属性都可以通过在 Prompt
调用中添加请求特定的 运行时选项 在运行时被覆盖。
运行时选项
VertexAiGeminiChatOptions.java 提供模型配置,如温度、topK 等。
在启动时,默认选项可以通过 VertexAiGeminiChatModel(api, options)
构造函数或 spring.ai.vertex.ai.chat.options.*
属性进行配置。
在运行时,您可以通过在 Prompt
调用中添加新的、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()
));
提示:除了模型特定的 VertexAiGeminiChatOptions
外,您还可以使用可移植的 ChatOptions 实例,使用
ChatOptionsBuilder#builder() 创建。
工具调用
Vertex AI Gemini 模型支持工具调用(在 Google Gemini 上下文中,称为 function calling
)功能,允许模型在对话过程中使用工具。
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();
您也可以使用 java.util.function bean 作为工具:
@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?")
.tools("weatherFunction")
.inputType(Request.class)
.call()
.content();
更多信息请参阅 工具 文档。
多模态
多模态性指的是模型同时理解和处理来自各种(输入)源信息的能力,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、图像和视频来支持这种能力。 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 类型来支持多模态 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。
以下是摘自 VertexAiGeminiChatModelIT#multiModalityTest() 的简单代码示例,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 提供对 PDF 输入类型的支持。
使用 application/pdf
媒体类型将 PDF 文件附加到消息:
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,并在您的 pom(或 gradle)依赖项中添加 spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini
。
在 src/main/resources
目录下添加 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
提示:将 project-id
替换为您的 Google Cloud 项目 ID,location
是 Google Cloud 区域
如 us-central1
、europe-west1
等…
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的区域列表。 例如,model= |
这将创建一个 VertexAiGeminiChatModel
实现,您可以将其注入到您的类中。
以下是一个使用聊天模型进行文本生成的简单 @Controller
类示例。
@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。
在项目的 Maven pom.xml
文件中添加 spring-ai-vertex-ai-gemini
依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-vertex-ai-gemini</artifactId>
</dependency>
或添加到 Gradle build.gradle
构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-vertex-ai-gemini'
}
提示: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 VertexAiGeminiChatModel
并使用它进行文本生成:
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
提供聊天请求的配置信息。
VertexAiGeminiChatOptions.Builder
是流畅的选项构建器。