> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://javaai.pig4cloud.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # VertexAI Gemini 聊天 [Vertex AI Gemini API](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/multimodal/overview) 允许开发人员使用 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和输出文本或代码。 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，你可以向模型发送一张饼干盘子的照片，并要求它提供这些饼干的食谱。 Gemini 是由 Google DeepMind 开发的一系列生成式 AI 模型，专为多模态用例而设计。Gemini API 允许你访问 [Gemini 2.0 Flash](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/2-0-flash) 和 [Gemini 2.0 Flash-Lite](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/2-0-flash-lite)。 有关 Vertex AI Gemini API 模型的规范，请参阅[模型信息](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models#gemini-models)。 有关详细的 API 参考，请参阅 [Gemini API 参考](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/inference)。 ## 前提条件 * 根据你的操作系统安装 [gcloud](https://cloud.google.com/sdk/docs/install) CLI。 * 通过运行以下命令进行身份验证。 将 `PROJECT_ID` 替换为你的 Google Cloud 项目 ID，将 `ACCOUNT` 替换为你的 Google Cloud 用户名。 ```bash theme={"system"} gcloud config set project &&\ gcloud auth application-default login ``` ## 自动配置 Spring AI 自动配置、启动器模块的构件名称发生了重大变化。 有关更多信息，请参阅[升级说明](https://docs.spring.io/spring-ai/reference/upgrade-notes.html)。 Spring AI 为 VertexAI Gemini 聊天客户端提供 Spring Boot 自动配置。 要启用它，请将以下依赖项添加到项目的构建文件中： ```xml theme={"system"} org.springframework.ai spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini ``` ```gradle theme={"system"} dependencies { implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini' } ``` 请参阅[依赖管理](/spring4ai/getting-started#dependency-management)部分，将 Spring AI BOM 添加到你的构建文件中。 ### 聊天属性 聊天自动配置的启用和禁用现在通过前缀为 `spring.ai.model.chat` 的顶级属性进行配置。 要启用，`spring.ai.model.chat=vertexai` (默认启用) 要禁用，`spring.ai.model.chat=none` (或任何与 vertexai 不匹配的值) 此更改是为了允许配置多个模型。 前缀 `spring.ai.vertex.ai.gemini` 用作属性前缀，允许你连接到 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，它用于创建 `GoogleCredentials` 实例以对 `VertexAI` 进行身份验证。 | - | | 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，允许你配置 VertexAI Gemini Chat 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](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models#gemini-models) 包括 `gemini-2.0-flash`、`gemini-2.0-flash-lite` 以及新的 `gemini-2.5-pro-preview-03-25`、`gemini-2.5-flash-preview-04-17` 模型。 | 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 mimetype。 | `text/plain`：（默认）文本输出或 `application/json`：JSON 响应。 | | spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.google-search-retrieval | 使用 Google 搜索 Grounding 功能 | `true` 或 `false`，默认为 `false`。 | | spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.temperature | 控制输出的随机性。值范围为 \[0.0,1.0]（含）。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式模型产生不那么令人惊讶的响应。 | 0.7 | | spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.top-k | 采样时要考虑的最大标记数。生成式模型使用组合的 Top-k 和核采样。Top-k 采样考虑 topK 个最可能标记的集合。 | - | | spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.top-p | 采样时要考虑的最大累积概率标记。生成式模型使用组合的 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的数量。此值必须介于 \[1, 8]（含）之间。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 | 在单个提示请求中启用函数调用的工具列表（按其名称标识）。具有这些名称的工具必须存在于 ToolCallback 注册表中。 | - | | spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.functions | （已由 `tool-names` 弃用）在单个提示请求中启用函数调用的函数列表（按其名称标识）。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，否则模型中的响应将返回给用户。默认为 null，但如果为 null，则会考虑 `ToolCallingChatOptions.DEFAULT_TOOL_EXECUTION_ENABLED`（即 true） | - | | spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.proxy-tool-calls | （已由 `internal-tool-execution-enabled` 弃用）如果为 true，Spring AI 将不会在内部处理函数调用，而是将它们代理到客户端。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。 | false | | spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.safety-settings | 用于控制安全过滤器的安全设置列表，由 [Vertex AI 安全过滤器](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/configure-safety-filters)定义。每个安全设置都可以有一个方法、阈值和类别。 | - | 所有以 `spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options` 为前缀的属性都可以在运行时通过向 `Prompt` 调用添加特定于请求的运行时选项来覆盖。 ## 运行时选项 [VertexAiGeminiChatOptions.java](https://github.com/spring-projects/spring-ai/blob/main/models/spring-ai-vertex-ai-gemini/src/main/java/org/springframework/ai/vertexai/gemini/VertexAiGeminiChatOptions.java) 提供模型配置，例如温度、topK 等。 在启动时，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，你可以通过向 `Prompt` 调用添加新的、特定于请求的选项来覆盖默认选项。 例如，要为特定请求覆盖默认温度： ```java theme={"system"} ChatResponse response = chatModel.call( new Prompt( "生成 5 个著名海盗的名字。", VertexAiGeminiChatOptions.builder() .temperature(0.4) .build() )); ``` 除了特定于模型的 `VertexAiGeminiChatOptions`之外，你还可以使用通过 [ChatOptionsBuilder#builder()](https://github.com/spring-projects/spring-ai/blob/main/spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/chat/prompt/DefaultChatOptionsBuilder.java) 创建的可移植 [ChatOptions](https://github.com/spring-projects/spring-ai/blob/main/spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/chat/prompt/ChatOptions.java) 实例。 ## 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，允许模型在对话期间使用工具。 以下是如何定义和使用基于 `@Tool` 的工具的示例： ```java theme={"system"} public class WeatherService { @Tool(description = "获取某个位置的天气") public String weatherByLocation(@ToolParam(description= "城市或州名") String location) { ... } } String response = ChatClient.create(this.chatModel) .prompt("波士顿的天气怎么样？") .tools(new WeatherService()) .call() .content(); ``` 你也可以使用 java.util.function bean 作为工具： ```java theme={"system"} @Bean @Description("获取某个位置的天气。以 36°F 或 36°C 格式返回温度。") public Function weatherFunction() { return new MockWeatherService(); } String response = ChatClient.create(this.chatModel) .prompt("波士顿的天气怎么样？") .tools("weatherFunction") .inputType(Request.class) .call() .content(); ``` 在[工具](/spring4ai/api/tools)文档中查找更多信息。 ## 多模态 多模态是指模型同时理解和处理来自各种（输入）来源（包括 `文本`、`pdf`、`图像`、`音频` 和其他数据格式）信息的能力。 ### 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，请参阅博文 [Introducing Gemini](https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#introducing-gemini)。 Spring AI 的 `Message` 接口通过引入 Media 类型来支持多模态 AI 模型。 此类型包含有关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` 来获取原始媒体数据。 以下是从 [VertexAiGeminiChatModelIT#multiModalityTest()](https://github.com/spring-projects/spring-ai/blob/main/models/spring-ai-vertex-ai-gemini/src/test/java/org/springframework/ai/vertexai/gemini/VertexAiGeminiChatModelIT.java) 中提取的简单代码示例，演示了用户文本与图像的组合： ```java theme={"system"} byte[] data = new ClassPathResource("/vertex-test.png").getContentAsByteArray(); var userMessage = new UserMessage("解释一下你在这张图片上看到了什么？", List.of(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, this.data))); ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(this.userMessage))); ``` ### PDF 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： ```java theme={"system"} var pdfData = new ClassPathResource("/spring-ai-reference-overview.pdf"); var userMessage = new UserMessage( "你是一位非常专业的文档摘要专家。请总结给定的文档。", 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](https://start.spring.io/)一个新的 Spring Boot 项目，并将 `spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini` 添加到你的 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： ```properties theme={"system"} spring.ai.vertex.ai.gemini.project-id=项目ID spring.ai.vertex.ai.gemini.location=位置 spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.model=gemini-2.0-flash spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.temperature=0.5 ``` 将 `project-id` 替换为你的 Google Cloud 项目 ID，并将 `location` 替换为 Google Cloud 区域， 例如 `us-central1`、`europe-west1` 等... 每个模型都有其自己的一组支持区域，你可以在模型页面中找到支持区域的列表。 例如，模型=`gemini-2.5-flash` 目前仅在 `us-central1` 区域可用，你必须将 location 设置为 `us-central1`， 遵循模型页面 [Gemini 2.5 Flash - 支持的区域](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/2-5-flash)。 发现文档问题？点击此处直接在 GitHub 上编辑并提交 PR，帮助我们改进文档！