概述
近年来，人工智能技术飞速发展，开发者们迫切需要将AI融入应用之中。Google 的 googlegenerativeai Node.js 包为 JavaScript 开发者提供了一种便捷途径，利用 Gemini 模型构建强大的AI功能。 该包也支持 Python 和 Go 版本，并提供 RESTful API。本文将介绍 Gemini 最新模型的改进，并指导您如何使用 googlegenerativeai 包。
Gemini 的重大突破
Gemini 1.5 Flash 模型的一大进步在于其上下文窗口的显著扩大。以往的生成模型受限于单次处理的文本量（代币数），通常限制在8000个代币以内。而 Gemini 1.5 Flash 可以一次处理高达100万个代币，专业版（Gemini 1.5 Pro）更可达200万个。这使得 Gemini 能高效处理海量信息，同时保持高精度。更多关于 Gemini 技术进步的信息，请参考相关文档。
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入门指南
首先，您需要获取 Gemini API 密钥：
- 访问 Google AI Studio。
- 点击左上角的“获取 API 密钥”按钮。
- 点击“创建 API 密钥”按钮。
获取密钥后，使用 npm 安装 googlegenerativeai 包：
npm install @google/generative-ai
设置与配置
将包导入您的项目：
import { googlegenerativeai } from '@google/generative-ai';
// or
const { googlegenerativeai } = require('@google/generative-ai');
创建 googlegenerativeai 实例，并传入您的 API 密钥：
const genai = new googlegenerativeai('your_api_key');
获取 Gemini 模型实例：
const model = genai.getgenerativemodel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
您可以通过 generationConfig 属性自定义模型行为，例如：
-
responseSchema：定义文本输出格式。 -
candidateCount：指定返回的响应数量。 -
temperature：控制输出的随机性。
更多 generationConfig 属性请参考官方文档。
此外，您可以通过 systemInstruction 提供系统指令，为模型提供额外上下文，从而获得更精准、个性化的响应：
const model = genai.getgenerativemodel({
model: 'gemini-1.5-flash',
systemInstruction: '你是一位友善且乐于助人的助手。',
});
文本生成
最简单的文本生成方式是直接向模型提供提示：
const prompt = '关于月亮，你能告诉我些什么？'; const result = await model.generatecontent(prompt); const text = result.response.text(); console.log(text);
文本流与对话
generateContentStream 方法允许您接收实时文本流，而无需等待整个响应生成完毕：
const result = await model.generateContentStream(prompt);
for await (const chunk of result.stream) {
process.stdout.write(chunk.text());
}
该包还支持对话式交互，方便用户逐步获取答案。详情请参考 Gemini API 文档。
总结
googlegenerativeai 包简化了 JavaScript 开发者集成 AI 技术的过程，其强大的功能，特别是 Gemini 模型的超长上下文窗口，为开发者提供了前所未有的可能性。
参考
- npm
- DeepMind
- Gemini 长上下文
