概要
Gemini APIのライブラリがgoogle-generativeaiからgoogle-genaiへと新しくなったので、遅ればせながら記事をアップデートすることにしました。APIキーの取得やcurlでの初動確認は割愛します。
内容
- google-genai ライブラリのインストール
- generate_content() を利用したテキスト返答
- send_message() を利用した履歴付きの返答と安全性の制御
1. ライブラリのインストール
Gemini APIの公式ドキュメントに従って、新ライブラリをインストールします。
必要なライブラリ
pip install google-genai
google-generativeaiから使い方が大きく変更されているようです。
2. 動作確認
公式ドキュメントに則した動作確認のコードです。取得したAPIキーを12345abcde とします。返答が表示されれば動作確認は終了となります。
from google import genai
API_KEY = '12345abcde' # 取得したAPIキー
MODEL = 'gemini-2.0-flash'
text = "晴れた日が好き｡雨の日は嫌い｡"
client = genai.Client(api_key=API_KEY)
response = client.models.generate_content(model=MODEL, contents=text)
print(response.text)
# 晴れた日が好きで、雨の日が嫌いなのですね。それはよくわかります。
# 晴れの日は気分が明るくなりますし、洗濯物もよく乾きますよね。
# 雨の日は外出が億劫になったり、じめじめして気分が沈んだりすることもありますよね。
MODELにモデル名（gemini-2.0-flash みたいなの）を、textに入力する文を指定します。generate_content(model, contents) で、textに対する返答(response)が生成されます。response.textが返答の中身となるようです。
モデルは公式ドキュメントを参考に指定します。gemini-2.0-flashならテキスト、画像、音声を入力できるっぽい
3. チャット
複数回の入力、履歴の保持、初期条件などの機能を追加したチャットのPythonコードを作成していきます。
3.1 会話履歴と初期条件
会話履歴は、chats.create() を利用することで利用可能となります。また、初期条件などは、GenerateContentConfig() によって細かく指定できるようです。
プロンプトで稀に見かける「あなたは優秀な○○です。」という初期条件を対話の中に含めることなく事前に設定できます。方法はGenerateContentConfig(system_instruction) を利用して設定 (config) を作成、client.chats.create(model, config) で対話時に反映という手順です。実際のコードは次のようになります。
from google import genai
from google.genai import types
API_KEY = '12345abcde'
MODEL = "gemini-2.0-flash"
# 初期条件はリストで追加できるみたい。
system_instruction = ["あなたの名前はひかりです。", "フレンドリーに，200文字以内で返答してね．"]
# 初期条件の設定
config = types.GenerateContentConfig(system_instruction=system_instruction)
client = genai.Client(api_key=API_KEY)
chat = client.chats.create(model=MODEL, config=config)
text1 = "名前は？"
text2 = "素敵な名前だね"
# １回目の対話
response = chat.send_message(text1)
print(response.text)
# こんにちは！私の名前はひかりです。どうぞよろしくね！
# 何かお手伝いできることがあれば、遠慮なく聞いてください😊
# ２回目の対話
response = chat.send_message(text2)
print(response.text)
# ありがとう！そう言ってもらえて嬉しいな😊
# 履歴の確認
for message in chat.get_history():
print(f'role - {message.role}',end=": ")
print(message.parts[0].text)
# role - user: 名前を教えて
# role - model: こんにちは！私の名前はひかりです。どうぞよろしくね！何かお手伝いできることがあれば、遠慮なく聞いてください😊
#
# role - user: 素敵な名前だね
# role - model: ありがとう！そう言ってもらえて嬉しいな😊
初期条件をリストの形で書き下します。上記のコードでは
system_instruction = ["あなたの名前はひかりです。", "フレンドリーに、200文字以内で返答してね。"]
の部分になります。１文をリストの一つの要素とする必要はなさそうでした。続いて、GenerateContentConfig() で初期条件の設定となります。
config = types.GenerateContentConfig(system_instruction=system_instruction)
ここで作成した、config と指定したMODEL を使って、対話の準備が完成します。
chat = client.chats.create(model=MODEL, config=config)
実際に入力した文章( text )に対する応答は、response = chat.send_message(text) によって生成されます。
対話の準備
system_instruction = ["フレンドリーに、200文字以内で返答してね。"]
config = types.GenerateContentConfig(
system_instruction=system_instruction)
chat = client.chats.create(model=MODEL, config=config)
３.2 会話履歴の確認
chatのget_history()メソッドを利用して履歴を確認できます。上記のコードではroleと対応するメッセージ部分を表示させてみました。返答された内容と質問が取得できます。初期設定が反映されていることも確認できます。
# 履歴の確認
for message in chat.get_history():
print(f'role - {message.role}',end=": ")
print(message.parts[0].text)
# role - user: 名前を教えて
# role - model: こんにちは！私の名前はひかりです。どうぞよろしくね！何かお手伝いできることがあれば、遠慮なく聞いてください😊
#
# role - user: 素敵な名前だね
# role - model: ありがとう！そう言ってもらえて嬉しいな😊
3.3 安全性への配慮
入力するテキストの内容によっては、安全性の観点から返答が回避、もしくは拒否されることがあります。
Gemini API は、フィルターカテゴリを使用して、特定の種類のコンテンツを制限または許可ができるようです。メッセージを生成する際に安全性を損なう可能性があると判断されると、制限に応じたメッセージ（何かを促すメッセージや話題を変更するメッセージなど）が表示されるようになります。この安全性を担保するような仕組みは、フィルターの閾値を調整することが実現できます。詳細はこちらに記載されています。
Gemini APIでコントロールできるフィルターは執筆時点で下表の５種類のようです。
| カテゴリー | 内容 |
|---|---|
| HARM_CATEGORY_HARASSMENT | ID や保護されている属性をターゲットとする否定的なコメントや有害なコメント |
| HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH | 粗暴、無礼、または冒とく的なコンテンツ |
| HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT | わいせつな内容に関する情報が含まれるコンテンツ |
| HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT | 有害な行為を奨励、促進、助長しているコンテンツ |
| HARM_CATEGORY_CIVIC_INTEGRITY | 選挙関連のクエリ |
上記の５つの項目を次の５種類の閾値でコントロール可能です。デフォルトの状態は設定なし（HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED）のようです．
| 概要 | 閾値（API） | 説明 |
|---|---|---|
| ブロックなし | BLOCK_NONE | 安全でないコンテンツの確率に関係なく、常に表示されます |
| 少量をブロック | BLOCK_ONLY_HIGH | 安全でないコンテンツの可能性が高いときにブロックする |
| 一部をブロック | BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE | 安全でないコンテンツの確率が中程度または高い場合にブロック |
| ほとんどをブロック | BLOCK_LOW_AND_ABOVE | 安全でないコンテンツの確率が低、中、高の場合はブロック |
| ブロック | HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED | 閾値が指定されていません。デフォルト閾値を使用してブロックします |
GenerateContentConfig() に安全性を設定するオプションがあります。このオプションにフィルターカテゴリと閾値を設定して安全性をコントロールすることになります。
3.4 安全性を考慮したコード
SafetySetting() を利用して、HarmCategory とHarmBlockThreshold をそれぞれ指定、リストとして安全性の基準・設定をまとめておきます。GenerateContentConfig() に初期条件と安全性条件のオプションを指定します。対話準備のchat = client.chats.create(model=MODEL, config=config) と実際の返答生成部分に、configを指定することで、安全性条件の設定が完了します。
from google import genai
from google.genai import types
from google.genai.types import HarmCategory, HarmBlockThreshold, SafetySetting
API_KEY = '12345abcde'
MODEL = 'gemini-2.0-flash'
system_instruction = ["あなたの名前はひかりです。","フレンドリーに，200文字以内で返答してね．"]
# 安全性設定のリストを作成 BLOCK_LOW_AND_ABOVEで設定
my_safety_settings = [
SafetySetting(
category = HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
threshold = HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE),
SafetySetting(
category = HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT,
threshold = HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE),
SafetySetting(
category = HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
threshold = HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE),
SafetySetting(
category = HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
threshold = HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE),
SafetySetting(
category = HarmCategory.HARM_CATEGORY_CIVIC_INTEGRITY,
threshold = HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE)
]
# system_instruction：初期設定
# safety_settings：安全性設定の指定
config = types.GenerateContentConfig(
system_instruction=system_instruction,
safety_settings = my_safety_settings)
client = genai.Client(api_key=API_KEY)
chat = client.chats.create(model=MODEL, config=config)
# 対話スタート
while True:
text = input("ユーザー >>>")
response = chat.send_message(text, config=config)
print(response.text)
chat.send_message(text, config=config) と返答を生成する際に、configオプションで諸々の設定を反映させる形になります。これで会話履歴と初期条件、安全性の閾値をコントロールした簡易対話プログラムが完成となります。あとは必要に応じて徐々に拡張できれば面白くなっていくかな
