Вызов функций с помощью API Gemini,Вызов функций с помощью API Gemini

Вызов функций позволяет подключать модели к внешним инструментам и API. Вместо генерации текстовых ответов модель определяет, когда следует вызывать конкретные функции, и предоставляет необходимые параметры для выполнения действий в реальном мире. Это позволяет модели выступать в качестве моста между естественным языком и действиями и данными из реального мира. Вызов функций имеет 3 основных варианта использования:

  • Выполняйте действия: взаимодействуйте с внешними системами с помощью API, например, планируйте встречи, создавайте счета, отправляйте электронные письма или управляйте устройствами умного дома.
  • Расширьте свои знания: получайте доступ к информации из внешних источников, таких как базы данных, API и базы знаний.
  • Расширение возможностей: Используйте внешние инструменты для выполнения вычислений и расширения ограничений модели, например, с помощью калькулятора или для создания диаграмм.

Ниже вы можете ознакомиться с примерами такого использования:

Назначить встречу

В этом примере показано, как определить функцию, которая планирует встречу с участниками в определенное время, позволяя модели анализировать запросы пользователей и возвращать структурированные аргументы для запуска действий во внешних системах.

Python 

from google import genai

schedule_meeting_function = {
    "type": "function",
    "name": "schedule_meeting",
    "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string", "description": "Date (e.g., '2024-07-29')"},
            "time": {"type": "string", "description": "Time (e.g., '15:00')"},
            "topic": {"type": "string", "description": "The meeting topic."},
        },
        "required": ["attendees", "date", "time", "topic"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input="Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/14/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    tools=[{"type": "function", **schedule_meeting_function}],
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function to call: {step.name}")
        print(f"Arguments: {step.arguments}")

JavaScript 

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const scheduleMeetingFunction = {
  type: 'function',
  name: 'schedule_meeting',
  description: 'Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      attendees: { type: 'array', items: { type: 'string' } },
      date: { type: 'string', description: 'Date (e.g., "2024-07-29")' },
      time: { type: 'string', description: 'Time (e.g., "15:00")' },
      topic: { type: 'string', description: 'The meeting topic.' },
    },
    required: ['attendees', 'date', 'time', 'topic'],
  },
};

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3.7-flash',
  input: 'Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.',
  tools: [scheduleMeetingFunction],
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'function_call') {
    console.log(`Function to call: ${step.name}`);
    console.log(`Arguments: ${JSON.stringify(step.arguments)}`);
  }
}

ОТДЫХ 

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.7-flash",
    "input": "Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    "tools": [{
        "type": "function",
        "name": "schedule_meeting",
        "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string"},
            "time": {"type": "string"},
            "topic": {"type": "string"}
          },
          "required": ["attendees", "date", "time", "topic"]
        }
    }]
  }'

Узнать погоду

В этом примере показано, как определить функцию, которая извлекает данные о температуре для определенного местоположения, позволяя модели вызывать внешние API для ответа на запросы, требующие информации в реальном времени или из внешних источников.

Python 

from google import genai

weather_function = {
    "type": "function",
    "name": "get_current_temperature",
    "description": "Gets the current temperature for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city name, e.g. San Francisco",
            },
        },
        "required": ["location"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input="What's the temperature in London?",
    tools=[weather_function],
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function to call: {step.name}")
        print(f"Arguments: {step.arguments}")

JavaScript 

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const weatherFunctionDeclaration = {
  type: 'function',
  name: 'get_current_temperature'