I/O is live! Tune in for livestreamed keynotes and sessions May 20-21 starting at 10 AM PT. Watch now.

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Создавайте многоходовые беседы (чаты) с помощью Gemini API.
Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Используя Gemini API , вы можете создавать свободные диалоги в течение нескольких ходов. Firebase AI Logic SDK упрощает процесс, управляя состоянием диалога, поэтому в отличие от generateContent() (или generateContentStream() ), вам не нужно хранить историю диалога самостоятельно.

Прежде чем начать

Щелкните своего поставщика API Gemini , чтобы просмотреть специфичный для этого поставщика контент и код на этой странице.

Если вы еще этого не сделали, ознакомьтесь с руководством по началу работы , в котором описывается, как настроить проект Firebase, подключить приложение к Firebase, добавить SDK, инициализировать внутреннюю службу для выбранного поставщика API Gemini и создать экземпляр GenerativeModel .

Для тестирования и итерации ваших подсказок и даже получения сгенерированного фрагмента кода мы рекомендуем использовать Google AI Studio .

Отправить запрос на чат

Прежде чем приступить к работе с этим примером, выполните действия, описанные в разделе «Перед началом работы» данного руководства, чтобы настроить свой проект и приложение.
В этом разделе вы также нажмете кнопку для выбранного вами поставщика API Gemini , чтобы увидеть на этой странице контент, специфичный для этого поставщика .

Чтобы создать многоходовой разговор (типа чата), начните с инициализации чата, вызвав startChat() . Затем используйте sendMessage() для отправки нового сообщения пользователю, которое также добавит сообщение и ответ в историю чата.

Существует два возможных варианта role , связанной с содержанием разговора:

user : роль, которая предоставляет подсказки. Это значение является значением по умолчанию для вызовов sendMessage() , и функция выдает исключение, если передается другая роль.
model : роль, которая предоставляет ответы. Эту роль можно использовать при вызове startChat() с существующей history .

Быстрый

Вы можете вызвать startChat() и sendMessage() чтобы отправить новое сообщение пользователю:


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")


// Optionally specify existing chat history
let history = [
  ModelContent(role: "user", parts: "Hello, I have 2 dogs in my house."),
  ModelContent(role: "model", parts: "Great to meet you. What would you like to know?"),
]

// Initialize the chat with optional chat history
let chat = model.startChat(history: history)

// To generate text output, call sendMessage and pass in the message
let response = try await chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Вы можете вызвать startChat() и sendMessage() чтобы отправить новое сообщение пользователю:

^{Для Kotlin методы в этом SDK являются функциями приостановки и должны вызываться из области действия сопрограммы .}


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")


// Initialize the chat
val chat = generativeModel.startChat(
  history = listOf(
    content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") },
    content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?") }
  )
)

val response = chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
print(response.text)

Java

Вы можете вызвать startChat() и sendMessage() чтобы отправить новое сообщение пользователю:

^{Для Java методы в этом SDK возвращают ListenableFuture .}


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


// (optional) Create previous chat history for context
Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder();
userContentBuilder.setRole("user");
userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house.");
Content userContent = userContentBuilder.build();

Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder();
modelContentBuilder.setRole("model");
modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?");
Content modelContent = userContentBuilder.build();

List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat(history);

// Create a new user message
Content.Builder messageBuilder = new Content.Builder();
messageBuilder.setRole("user");
messageBuilder.addText("How many paws are in my house?");

Content message = messageBuilder.build();

// Send the message
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(message);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

Вы можете вызвать startChat() и sendMessage() чтобы отправить новое сообщение пользователю:


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.0-flash" });


async function run() {
  const chat = model.startChat({
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello, I have 2 dogs in my house." }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      maxOutputTokens: 100,
    },
  });

  const msg = "How many paws are in my house?";

  const result = await chat.sendMessage(msg);

  const response = await result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Вы можете вызвать startChat() и sendMessage() чтобы отправить новое сообщение пользователю:


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');


final chat = model.startChat();
// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

final response = await chat.sendMessage(prompt);
print(response.text);

Единство

Вы можете вызвать startChat() и sendMessage() чтобы отправить новое сообщение пользователю:


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash");


// Optionally specify existing chat history
var history = new [] {
  ModelContent.Text("Hello, I have 2 dogs in my house."),
  new ModelContent("model", new ModelContent.TextPart("Great to meet you. What would you like to know?")),
};

// Initialize the chat with optional chat history
var chat = model.StartChat(history);

// To generate text output, call SendMessageAsync and pass in the message
var response = await chat.SendMessageAsync("How many paws are in my house?");
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Узнайте, как выбрать модель , подходящую для вашего варианта использования и приложения.

Трансляция ответа

Вы можете добиться более быстрого взаимодействия, не дожидаясь полного результата от генерации модели, а вместо этого используя потоковую передачу для обработки частичных результатов. Чтобы передать ответ потоком, вызовите sendMessageStream() .