함수 호출에 Gemini API 사용

함수 호출을 사용하면 생성형 모델에서 구조화된 데이터 출력을 더 쉽게 가져올 수 있습니다. 그런 다음 이러한 출력을 사용하여 다른 API를 호출하고 관련 응답 데이터를 모델에 반환할 수 있습니다. 즉, 함수 호출을 사용하면 생성형 모델을 외부 시스템에 연결하여 생성된 콘텐츠에 최신 정보와 정확한 정보를 포함할 수 있습니다.

Gemini 모델에 함수에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 이 두 가지는 함수 (즉, API를 사용하지 않는 Cloud Functions)을 입력합니다. 모델이 함수를 호출하고 결과를 반환하도록 요청할 수 있습니다. 모델이 쿼리를 처리하는 데 도움이 됩니다.

다음과 같은 작업을 할 수 있습니다. 함수 호출에 대해 자세히 알아보기 자세한 내용은 Google Cloud 문서를 참조하세요.

시작하기 전에

아직 완료하지 않았다면 Vertex AI in Firebase SDK 시작 가이드를 완료하세요. 다음 작업을 모두 완료했는지 확인합니다.

1. Blaze 요금제 사용 및 필요한 API 사용 설정을 포함하여 새 Firebase 프로젝트 또는 기존 Firebase 프로젝트를 설정합니다.

2. 앱을 등록하고 앱에 Firebase 구성을 추가하는 등 앱을 Firebase에 연결합니다.

3. SDK를 추가하고 앱에서 Vertex AI 서비스와 생성형 모델을 초기화합니다.

앱을 Firebase에 연결하고, SDK를 추가하고, Vertex AI 서비스와 생성형 모델을 초기화한 후에는 Gemini API를 호출할 수 있습니다.

함수 호출 설정

이 튜토리얼에서는 모델이 다음 매개변수를 지원하는 가상의 통화 교환 API와 상호작용하도록 합니다.

API 요청 예

{
  "currencyFrom": "USD",
  "currencyTo": "SEK"
}

API 응답 예시

{
  "base": "USD",
  "rates": {"SEK": 10.99}
}

1단계: API 요청을 실행하는 함수 만들기

아직 API 요청을 실행하는 함수를 만들지 않았다면 먼저 함수를 만드세요.

실제 API를 전송하는 대신 이 튜토리얼에서 시연 목적으로 사용합니다. 요청을 하면 하드코딩된 값을 실제 API에서 반환됩니다.

2단계: 함수 선언 만들기

생성형 모델에 전달할 함수 선언을 만듭니다(이 튜토리얼의 다음 단계).

함수와 매개변수 설명에 최대한 많은 세부정보를 포함하세요. 생성형 모델은 이 정보를 사용하여 선택할 함수와 함수 호출에서 매개변수 값을 제공하는 방법을 결정합니다.

3단계: 모델 초기화 중에 함수 선언 지정

생성 모델을 초기화할 때 다음과 같이 함수 선언을 지정합니다. 모델의 tools 매개변수 설정:

Gemini 모델을 선택하는 방법 알아보기 원하는 경우 위치 적합한 모델을 선택할 수 있습니다

4단계: 함수 호출 생성

이제 정의된 함수를 사용하여 모델에 프롬프트를 표시할 수 있습니다.

함수 호출을 사용하는 권장 방법은 채팅 인터페이스를 통하는 것입니다. 함수 호출은 채팅의 멀티턴 구조에 잘 맞습니다.

또 뭘 할 수 있니?

Gemini API의 다른 기능 사용해 보기

• 멀티턴 대화(채팅)를 빌드합니다.
• 텍스트 전용 프롬프트에서 텍스트를 생성합니다.
• 다음에서 텍스트 생성 멀티모달 프롬프트 (텍스트, 이미지, PDF, 동영상, 오디오 포함)

콘텐츠 생성을 제어하는 방법 알아보기

• 다음을 포함한 프롬프트 설계의 이해 권장사항, 전략, 예시 프롬프트가 포함됩니다
• 강도 및 최대 출력 토큰과 같은 모델 매개변수를 구성합니다.
• 안전 설정을 사용하여 유해하다고 간주될 수 있는 대답이 표시될 가능성을 조정합니다.

Gemini 모델 자세히 알아보기

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