소개
Google의 Gemini API는 개발자가 고급 언어 모델의 기능을 활용할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이 문서에서는 코드 예제와 함께 Gemini API 사용 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.

전제조건
코드를 살펴보기 전에 다음 사항을 확인하세요.

필요한 API가 활성화된 Google Cloud Platform(GCP) 프로젝트입니다.

Gemini API 키입니다.

google.generativeai Python 라이브러리 설치: pip install google.generativeai
시작하기

1. 필요한 라이브러리 가져오기 파이썬 google.generativeai를 ai로 가져오기 코드를 주의해서 사용하세요. 콘텐츠_복사
2. API 키 설정 YOUR_API_KEY를 실제 API 키로 바꾸세요:

파이썬
ai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
코드를 주의해서 사용하세요.
콘텐츠_복사

1. 사용 가능한 모델 목록 파이썬 모델 = ai.list_models() 인쇄(모델) 코드를 주의해서 사용하세요. 콘텐츠_복사
2. 텍스트 생성 파이썬 프롬프트 = "달을 탐험하는 로봇에 관한 시를 쓰세요." 응답 = ai.generate_text(prompt=prompt, model="models/text-gemini-1") 인쇄(응답.텍스트) 코드를 주의해서 사용하세요. content_copy Gemini API 기능에 대해 자세히 알아보기 이미지 및 텍스트 생성

Gemini는 Python 이미지를 기반으로 텍스트를 생성할 수 있습니다.

`# 'image.jpg' 이미지 파일이 있다고 가정합니다.
open('image.jpg', 'rb')를 image_file:
로 사용 이미지 = image_file.read()

prompt = "이미지 설명"
응답 = ai.generate_text(prompt=prompt, image=image, model="models/text-gemini-1")
인쇄(응답.텍스트)`

채팅 대화

Gemini는 채팅 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

파이썬
`메시지 = [
{"role": "user", "content": "안녕하세요, 잘 지내세요?"},
{"role": "도우미", "content": "잘 지내고 있어요, 물어봐주셔서 감사해요!"},
]

응답 = ai.generate_text(
메시지=메시지,
모델="모델/text-gemini-1",
max_output_tokens=100
)
인쇄(응답.텍스트)`

Gemini는 텍스트에 대한 임베딩을 생성할 수 있습니다.

파이썬

text = "삽입할 텍스트입니다."
임베딩 = ai.embed(text=text, model="models/embedding-gemini-1")
인쇄(포함)

추가 고려사항

모델 선택: Gemini는 다양한 강점을 지닌 다양한 모델을 제공합니다. 사용 사례에 따라 적절한 모델을 선택하세요.
프롬프트 엔지니어링: 원하는 결과를 얻으려면 효과적인 프롬프트 엔지니어링이 중요합니다. 다양한 프롬프트와 형식을 실험해보세요.
오류 처리: API 오류 또는 예상치 못한 응답을 적절하게 처리하기 위한 오류 처리 메커니즘을 구현합니다.
속도 제한: API 속도 제한을 확인하고 이에 따라 사용량을 조정하세요.
보안: API 키를 보호하고 사용자 데이터를 안전하게 처리하세요.
결론
Gemini API는 개발자가 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있는 가능성의 세계를 열어줍니다. 이 문서에 설명된 단계를 따르고 API 기능을 탐색하면 고급 언어 모델의 기능을 활용하여 탁월한 제품을 구축할 수 있습니다.

참고: 이 문서에서는 기본적인 개요를 제공합니다. 더 자세한 정보와 고급 사용법은 공식 Gemini API 문서를 참조하세요.