Tạo cuộc trò chuyện (trò chuyện) nhiều lượt bằng API Gemini

Bằng cách sử dụng Gemini API, bạn có thể tạo các cuộc trò chuyện tự do qua nhiều lượt. SDK Firebase AI Logic đơn giản hoá quy trình bằng cách quản lý trạng thái của cuộc trò chuyện. Vì vậy, không giống như với generateContent() (hoặc generateContentStream()), bạn không phải tự lưu trữ nhật ký trò chuyện.

Trước khi bắt đầu

Nhấp vào nhà cung cấp Gemini API để xem nội dung và mã dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Nếu bạn chưa thực hiện, hãy hoàn tất hướng dẫn bắt đầu sử dụng. Hướng dẫn này mô tả cách thiết lập dự án Firebase, kết nối ứng dụng với Firebase, thêm SDK, khởi động dịch vụ phụ trợ cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn và tạo một thực thể GenerativeModel.

Để kiểm thử và lặp lại các câu lệnh, thậm chí nhận được một đoạn mã được tạo, bạn nên sử dụng Google AI Studio.

Xây dựng trải nghiệm trò chuyện chỉ bằng văn bản

Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn.
Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Để tạo một cuộc trò chuyện nhiều lượt (như trò chuyện), hãy bắt đầu bằng cách khởi tạo cuộc trò chuyện bằng cách gọi startChat(). Sau đó, hãy dùng sendMessage() để gửi tin nhắn mới cho người dùng. Thao tác này cũng sẽ thêm tin nhắn và câu trả lời vào nhật ký trò chuyện.

Có 2 lựa chọn có thể có cho biểu tượng role liên quan đến nội dung trong một cuộc trò chuyện:

  • user: vai trò cung cấp câu lệnh. Giá trị này là giá trị mặc định cho các lệnh gọi đến sendMessage() và hàm sẽ gửi một ngoại lệ nếu một vai trò khác được truyền.

  • model: vai trò cung cấp các câu trả lời. Bạn có thể dùng vai trò này khi gọi startChat() bằng history hiện có.

Swift

Bạn có thể gọi startChat()sendMessage() để gửi tin nhắn cho người dùng mới:


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-2.5-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

Bạn có thể gọi startChat()sendMessage() để gửi tin nhắn mới cho người dùng:

Đối với Kotlin, các phương thức trong SDK này là hàm tạm ngưng và cần được gọi qua Phạm vi Coroutine.

// 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-2.5-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

Bạn có thể gọi startChat()sendMessage() để gửi tin nhắn cho người dùng mới:

Đối với Java, các phương thức trong SDK này sẽ trả về 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-2.5-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

Bạn có thể gọi startChat()sendMessage() để gửi tin nhắn cho người dùng mới:


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-2.5-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

Bạn có thể gọi startChat()sendMessage() để gửi tin nhắn cho người dùng mới:


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-2.5-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);

Unity

Bạn có thể gọi StartChat()SendMessageAsync() để gửi tin nhắn cho người dùng mới:


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-2.5-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.");

Tìm hiểu cách chọn một mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn.

Lặp lại và chỉnh sửa hình ảnh bằng tính năng trò chuyện nhiều lượt

Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn.
Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Khi sử dụng tính năng trò chuyện nhiều lượt, bạn có thể lặp lại với một mô hình Gemini trên những hình ảnh mà mô hình này tạo ra hoặc bạn cung cấp.

Hãy nhớ tạo một thực thể GenerativeModel, thêm responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] vào cấu hình mô hình của bạn và gọi startChat() cũng như sendMessage() để gửi thông báo cho người dùng mới.

Swift


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)

// Initialize the chat
let chat = model.startChat()

guard let image = UIImage(named: "scones") else { fatalError("Image file not found.") }

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
let prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon"

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
let response = try await chat.sendMessage(image, prompt)

// Inspect the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
  fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
  fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
let followUpResponse = try await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")

// Inspect the edited image after the follow up request
guard let followUpInlineDataPart = followUpResponse.inlineDataParts.first else {
  fatalError("No image data in response.")
}
guard let followUpUIImage = UIImage(data: followUpInlineDataPart.data) else {
  fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}

Kotlin


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    // Configure the model to respond with text and images
    generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)

// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)

// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
    image(bitmap)
    text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}

// Initialize the chat
val chat = model.startChat()

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = chat.sendMessage(prompt)
// Inspect the returned image
var generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }

// Follow up requests do not need to specify the image again
response = chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }

Java


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    // Configure the model to respond with text and images
    new GenerationConfig.Builder()
        .setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
        .build()
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);

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

// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
Content prompt = new Content.Builder()
        .setRole("user")
        .addImage(bitmap)
        .addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
        .build();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(prompt);
// Extract the image from the initial response
ListenableFuture<@Nullable Bitmap> initialRequest = Futures.transform(response, result -> {
    for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
        if (part instanceof ImagePart) {
            ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
            return imagePart.getImage();
        }
    }
    return null;
}, executor);

// Follow up requests do not need to specify the image again
ListenableFuture<GenerateContentResponse> modelResponseFuture = Futures.transformAsync(
        initialRequest,
        generatedImage -> {
            Content followUpPrompt = new Content.Builder()
                    .addText("But make it old-school line drawing style")
                    .build();
            return chat.sendMessage(followUpPrompt);
        },
        executor);

// Add a final callback to check the reworked image
Futures.addCallback(modelResponseFuture, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
                break;
            }
        }
    }

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

Web


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } 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-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
  },
});

// Prepare an image for the model to edit
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
const prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon";

// Initialize the chat
const chat = model.startChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
const result = await chat.sendMessage([prompt, imagePart]);

// Request and inspect the generated image
try {
  const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
  if (inlineDataParts?.[0]) {
    // Inspect the generated image
    const image = inlineDataParts[0].inlineData;
    console.log(image.mimeType, image.data);
  }
} catch (err) {
  console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
const followUpResult = await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style");

// Request and inspect the returned image
try {
  const followUpInlineDataParts = followUpResult.response.inlineDataParts();
  if (followUpInlineDataParts?.[0]) {
    // Inspect the generated image
    const followUpImage = followUpInlineDataParts[0].inlineData;
    console.log(followUpImage.mimeType, followUpImage.data);
  }
} catch (err) {
  console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}

Dart


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

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

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);

// Prepare an image for the model to edit
final image = await File('scones.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
final prompt = TextPart("Edit this image to make it look like a cartoon");

// Initialize the chat
final chat = model.startChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
final response = await chat.sendMessage([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);

// Inspect the returned image
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
  final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
  // Process the image
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
final followUpResponse = await chat.sendMessage([
  Content.text("But make it old-school line drawing style")
]);

// Inspect the returned image
if (followUpResponse.inlineDataParts.isNotEmpty) {
  final followUpImageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
  // Process the image
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

Unity


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: new GenerationConfig(
    responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);

// Prepare an image for the model to edit
var imageFile = System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
  UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "scones.jpg"));
var image = ModelContent.InlineData("image/jpeg", imageFile);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
var prompt = ModelContent.Text("Edit this image to make it look like a cartoon.");

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

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = await chat.SendMessageAsync(new [] { prompt, image });

// Inspect the returned image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
                         .OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
                         .Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imageParts.First().Data.ToArray())) {
  // Do something with the image
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
var followUpResponse = await chat.SendMessageAsync("But make it old-school line drawing style");

// Inspect the returned image
var followUpImageParts = followUpResponse.Candidates.First().Content.Parts
                         .OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
                         .Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D followUpTexture2D = new(2, 2);
if (followUpTexture2D.LoadImage(followUpImageParts.First().Data.ToArray())) {
  // Do something with the image
}

Hiện câu trả lời theo thời gian thực

Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn.
Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Bạn có thể đạt được các lượt tương tác nhanh hơn bằng cách không đợi toàn bộ kết quả từ quá trình tạo mô hình mà thay vào đó, hãy sử dụng tính năng truyền phát trực tiếp để xử lý kết quả một phần. Để truyền trực tuyến câu trả lời, hãy gọi sendMessageStream().



Bạn có thể làm gì khác?

Dùng thử các tính năng khác

Tìm hiểu cách kiểm soát hoạt động tạo nội dung

Bạn cũng có thể thử nghiệm với các câu lệnh và cấu hình mô hình, thậm chí nhận được một đoạn mã được tạo bằng Google AI Studio.

Tìm hiểu thêm về các mô hình được hỗ trợ

Tìm hiểu về các mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụnghạn mức cũng như giá của các mô hình đó.


Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Firebase AI Logic