VertexAI Gemini 聊天

Vertex AI Gemini API 允许开发者使用 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,并输出文本或代码。多模态模型是一种能够处理来自多种模态信息(包括图像、视频和文本)的模型。例如,您可以向模型发送一张曲奇饼的照片,并要求它为您提供制作这些曲奇饼的食谱。

Gemini 是 Google DeepMind 开发的生成式 AI 模型系列,专为多模态用例设计。Gemini API 允许您访问 Gemini 2.0 FlashGemini 2.0 Flash-Lite。有关 Vertex AI Gemini API 模型的规格,请参阅 模型信息

先决条件

  • 安装适用于您操作系统的 gcloud CLI。

  • 通过运行以下命令进行身份验证。将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目 ID,将 ACCOUNT 替换为您的 Google Cloud 用户名。

gcloud config set project <PROJECT_ID> &&
gcloud auth application-default login <ACCOUNT>

自动配置

Spring AI 自动配置、启动模块的工件名称发生了重大变化。请参阅 升级说明 以获取更多信息。

Spring AI 为 VertexAI Gemini 聊天客户端提供了 Spring Boot 自动配置。要启用它,请将以下依赖项添加到您的项目的 Maven pom.xml 或 Gradle build.gradle 构建文件中

  • Maven

  • Gradle

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini</artifactId>
</dependency>
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini'
}
请参阅 依赖项管理 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

聊天属性

聊天自动配置的启用和禁用现在通过以spring.ai.model.chat为前缀的顶级属性进行配置。

要启用,spring.ai.model.chat=vertexai(默认已启用)

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,允许您连接到 VertexAI。

财产 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 凭证的 URI。提供时,用于创建 GoogleCredentials 实例以验证 VertexAI

-

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 传输方式。GRPC 或 REST。

GRPC

前缀 spring.ai.vertex.ai.gemini.chat 是用于配置 VertexAI Gemini 聊天模型实现的属性前缀。

财产 描述 默认值

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.model

支持的 Vertex AI Gemini 聊天模型包括 gemini-2.0-flashgemini-2.0-flash-lite 以及新的 gemini-2.5-pro-preview-03-25gemini-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 MIME 类型。

text/plain:(默认)文本输出 或 application/json:JSON 响应。

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.response-schema

字符串,包含 OpenAPI 格式的输出响应模式,如 ai.google.dev/gemini-api/docs/structured-output#json-schemas 中所述。

-

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.google-search-retrieval

使用 Google 搜索接地功能

truefalse,默认 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],包含端点。值越接近 1.0,生成的响应变化越大,而值越接近 0.0,通常会导致生成器产生较少意外的响应。此值指定后端在调用生成器时使用的默认值。

0.7

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.top-k

采样时要考虑的最大令牌数。生成器使用 Top-k 和核采样相结合。Top-k 采样考虑 topK 个最有可能的令牌集。

-

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.top-p

采样时要考虑的令牌的最大累积概率。生成器使用 Top-k 和核采样相结合。核采样考虑概率和至少为 topP 的最小令牌集。

-

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.candidate-count

要返回的生成响应消息的数量。此值必须在 [1, 8] 之间,包含端点。默认为 1。

1

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.max-output-tokens

要生成的最大令牌数。

-

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.tool-names

工具列表,通过其名称标识,用于在单个提示请求中启用函数调用。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.tool-callbacks

要注册到 ChatModel 的工具回调。

-

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.internal-tool-execution-enabled

如果为 true,则应执行工具,否则将模型响应返回给用户。默认为 null,但如果为 null,则将考虑 ToolCallingChatOptions.DEFAULT_TOOL_EXECUTION_ENABLED(其值为 true)

-

spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.safety-settings

安全设置列表,用于控制安全过滤器,如 Vertex AI 安全过滤器中所定义。每个安全设置都可以有方法、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 调用添加特定请求的 运行时选项 来覆盖。

运行时选项

VertexAiGeminiChatOptions.java 提供模型配置,例如温度、topK 等。

在启动时,可以通过 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,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,要覆盖特定请求的默认温度

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        VertexAiGeminiChatOptions.builder()
            .temperature(0.4)
        .build()
    ));
除了模型特定的 VertexAiGeminiChatOptions,您还可以使用可移植的 ChatOptions 实例,通过 ChatOptions#builder() 创建。

工具调用

Vertex AI Gemini 模型支持工具调用(在 Google Gemini 环境中,它被称为 函数调用)功能,允许模型在对话中使用工具。以下是定义和使用基于 @Tool 的工具的示例

public class WeatherService {

    @Tool(description = "Get the weather in location")
    public String weatherByLocation(@ToolParam(description= "City or state name") String location) {
        ...
    }
}

String response = ChatClient.create(this.chatModel)
        .prompt("What's the weather like in Boston?")
        .tools(new WeatherService())
        .call()
        .content();

您也可以将 java.util.function bean 用作工具

@Bean
@Description("Get the weather in location. Return temperature in 36°F or 36°C format.")
public Function<Request, Response> weatherFunction() {
    return new MockWeatherService();
}

String response = ChatClient.create(this.chatModel)
        .prompt("What's the weather like in Boston?")
        .toolNames("weatherFunction")
        .inputType(Request.class)
        .call()
        .content();

工具 文档中查找更多信息。

多模态

多模态是指模型能够同时理解和处理来自各种(输入)源的信息,包括 文本pdf图像音频 和其他数据格式。

图像、音频、视频

Google 的 Gemini AI 模型通过理解和整合文本、代码、音频、图像和视频来支持此功能。有关更多详细信息,请参阅博客文章 Introducing Gemini

Spring AI 的 Message 接口通过引入媒体类型来支持多模态 AI 模型。此类型包含消息中媒体附件的数据和信息,使用 Spring 的 org.springframework.util.MimeTypejava.lang.Object 用于原始媒体数据。

以下是摘自 VertexAiGeminiChatModelIT#multiModalityTest() 的简单代码示例,演示了用户文本与图像的组合。

byte[] data = new ClassPathResource("/vertex-test.png").getContentAsByteArray();

var userMessage = new UserMessage("Explain what do you see on this picture?",
        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 文件附加到消息中

var pdfData = new ClassPathResource("/spring-ai-reference-overview.pdf");

var userMessage = new UserMessage(
        "You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document.",
        List.of(new Media(new MimeType("application", "pdf"), pdfData)));

var response = this.chatModel.call(new Prompt(List.of(userMessage)));

示例控制器

创建一个新的 Spring Boot 项目,并将 spring-ai-starter-model-vertex-ai-gemini 添加到您的 pom (或 gradle) 依赖项中。

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

spring.ai.vertex.ai.gemini.project-id=PROJECT_ID
spring.ai.vertex.ai.gemini.location=LOCATION
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.model=gemini-2.0-flash
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.temperature=0.5
project-id 替换为您的 Google Cloud 项目 ID,location 是 Google Cloud 区域,例如 us-central1europe-west1 等...

每个模型都有自己支持的区域集,您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,您必须将 location=us-central1,遵循模型页面 Gemini 2.5 Flash - 支持区域

这将创建一个 VertexAiGeminiChatModel 实现,您可以将其注入到您的类中。这是一个简单的 @Controller 类示例,它使用聊天模型进行文本生成。

@RestController
public class ChatController {

    private final VertexAiGeminiChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(VertexAiGeminiChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
	public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}

手动配置

VertexAiGeminiChatModel 实现了 ChatModel 并使用 VertexAI 连接到 Vertex AI Gemini 服务。

spring-ai-vertex-ai-gemini 依赖项添加到您的项目的 Maven pom.xml 文件中

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-vertex-ai-gemini</artifactId>
</dependency>

或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中。

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-vertex-ai-gemini'
}
请参阅 依赖项管理 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

接下来,创建 VertexAiGeminiChatModel 并将其用于文本生成

VertexAI vertexApi =  new VertexAI(projectId, location);

var chatModel = new VertexAiGeminiChatModel(this.vertexApi,
    VertexAiGeminiChatOptions.builder()
        .model(ChatModel.GEMINI_2_0_FLASH)
        .temperature(0.4)
    .build());

ChatResponse response = this.chatModel.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

VertexAiGeminiChatOptions 提供聊天请求的配置信息。VertexAiGeminiChatOptions.Builder 是一个流式选项构建器。

低级 Java 客户端

下图说明了 Vertex AI Gemini 原生 Java API

vertex ai gemini native api
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