JSON-ответы через REST

О чём урок

Gemini API можно использовать для генерации JSON output, если вы зададите схему, которую хотите использовать. Этот notebook содержит пример кода, который показывает, как начать работу с JSON mode с помощью curl. Вы можете запустить это в Google Colab, или скопировать/вставить команды curl в свой терминал. Чтобы запустить этот notebook, ваш API key должен быть сохранен в Colab Secret с именем GEMINI_API_KEY. Если вы работаете в другой среде, вы можете сохранить свой key в переменной среды. См. Аутентификация, чтобы узнать больше. Чтобы активировать JSON mode, установите response_mime_type в значение application/json в generationConfig. Чтобы отключить JSON mode, установите response_mime_type в значение text/plain (или опустите параметр response_mime_type). Ознакомьтесь с документацией по structured output или с API reference по GenerationConfig для получения более подробной информации. Constrained output используется в примере Text summarization, чтобы предоставить модели формат для обобщения истории (жанр, персонажи и т.д.). Примеры Object detection используют JSON constrained output для нормализации output обнаружения. JSON — не единственный способ ограничить output модели; вы также можете использовать Enum. Function calling и Code execution — это другие способы улучшить вашу модель, используя собственные функции или позволяя модели писать и запускать их.

План урока

1. Аутентификация
2. Активация JSON Mode
3. Дальнейшие шаги
4. Полезные API reference
5. Связанные примеры
6. Продолжите изучение Gemini API