Geração de texto

Console

Para usar o Agent Studio para enviar um prompt de chat no Cloud de Confiance console, faça o seguinte:

1. Na seção Agent Platform do Cloud de Confiance console, acesse a página Agent Studio.

   Acessar o Agent Studio

2. Em Iniciar uma conversa, clique em Chat de texto.

3. Opcional: configure o modelo e os parâmetros:

   • Modelo: selecione Gemini Pro.
   • Região: selecione a região que você quer usar.

   • Temperatura: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para a temperatura.

     A temperatura é usada para amostragem durante a geração de respostas, que ocorre quando topP e topK são aplicados. A temperatura controla o grau de aleatoriedade na seleção do token. Temperaturas mais baixas são boas para solicitações que exigem uma resposta menos aberta ou criativa, enquanto temperaturas mais altas podem levar a resultados mais diversos ou criativos. Uma temperatura de 0 significa que os tokens de maior probabilidade são sempre selecionados. Nesse caso, as respostas para uma determinada solicitação são, na maioria das vezes, deterministas, mas uma pequena variação ainda é possível.

     Se o modelo retornar uma resposta muito genérica, muito curta ou se o modelo fornecer uma resposta alternativa, tente aumentar a temperatura. Se o modelo entrar em geração infinita, aumentar a temperatura para pelo menos 0.1 poderá levar a resultados melhores.

     1.0 é o valor inicial recomendado para a temperatura.

   • Limite de token de saída: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para o limite de saída máximo.

     Número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Um token tem cerca de quatro caracteres. 100 tokens correspondem a cerca de 60 a 80 palavras.

     Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas potencialmente mais longas.

   • Adicionar sequência de paradas: opcional. Insira uma sequência de paradas, que é uma série de caracteres que inclui espaços. Se o modelo encontrar uma sequência de paradas, a geração de respostas será interrompida. A sequência de paradas não é incluída na resposta, e você pode adicionar até cinco sequências de paradas.
4. Opcional: para configurar parâmetros avançados, clique em Avançado e faça a configuração da seguinte maneira:

   Clique para abrir as configurações avançadas

   • Top-K: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para "top-K".

     O top-k muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. Um top-K de 1 significa que o próximo token selecionado é o mais provável entre todos os tokens no vocabulário do modelo (também chamado de decodificação gananciosa), enquanto um top-K de 3 significa que o próximo token está selecionado entre os três tokens mais prováveis usando a temperatura.

     Para cada etapa da seleção de tokens, são amostrados os tokens top-K com as maiores probabilidades. Em seguida, os tokens são filtrados com base no valor de top-P com o token final selecionado por meio da amostragem de temperatura.

     Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias.

   • Top-P: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para essa parte. Os tokens são selecionados do mais provável para o menos até que a soma das suas probabilidades seja igual ao valor do top-P. Para ter menos resultados de variáveis, defina top-P como `0`.
   • Ativar embasamento: adicione uma fonte de embasamento e um caminho para personalizar esse recurso.
5. Digite o comando de texto no painel Prompt. O modelo usa as mensagens anteriores como contexto para novas respostas.
6. Opcional: para exibir o número de tokens de texto, clique em Ver tokens. É possível conferir os tokens ou IDs de token do comando de texto.
   • Para ver os tokens no comando de texto destacados com cores diferentes marcando o limite de cada ID de token, clique em ID do token para texto. Tokens de mídia não são aceitos.
   • Para acessar os IDs de token, clique em ID do token.

     Para fechar o painel da ferramenta tokenizadora, clique em X ou clique fora do painel.

7. Clique em Enviar.
8. Opcional: para salvar a solicitação em Minhas solicitações, clique em save_alt Salvar.
9. Opcional: para receber o código Python ou um comando curl para seu prompt, clique em code Ver código.
10. Opcional: para limpar todas as mensagens anteriores, clique em delete Limpar conversa

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA Generativa do Google com a Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="How does AI work?",
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
#
# Here's a simplified overview:
# ...

Go

Saiba como instalar ou atualizar o Go.

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA Generativa do Google com a Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateWithText shows how to generate text using a text prompt.
func generateWithText(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		"gemini-2.5-flash",
		genai.Text("How does AI work?"),
		nil,
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)
	// Example response:
	// That's a great question! Understanding how AI works can feel like ...
	// ...
	// **1. The Foundation: Data and Algorithms**
	// ...

	return nil
}

Node.js

Instalar

npm install @google/genai

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA Generativa do Google com a Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    contents: 'How does AI work?',
  });

  console.log(response.text);

  return response.text;
}

Java

Saiba como instalar ou atualizar o Java.

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA Generativa do Google com a Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;

public class TextGenerationWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with text input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "How does AI work?", null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
      //
      // Here's a simplified overview:
      // ...
      return response.text();
    }
  }
}

C#

Saiba como instalar ou atualizar o C#.

Para saber mais, consulte a documentação de referência do SDK.

Defina variáveis de ambiente para usar o SDK de IA Generativa do Google com a Vertex AI:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class TextGenWithTxt
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "global",
        string model = "gemini-2.5-flash")
    {
        await using var client = new Client(
            project: projectId,
            location: location,
            vertexAI: true,
            httpOptions: new HttpOptions { ApiVersion = "v1" });

        GenerateContentResponse response = await client.Models.GenerateContentAsync(model: model, contents: "How does AI work?");

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);
        // Example response:
        // AI, or Artificial Intelligence, at its core, is about creating machines that can perform...
        // Here's a breakdown of how it generally works...
        return responseText;
    }
}

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:

• GENERATE_RESPONSE_METHOD: o tipo de resposta que você quer que o modelo gere. Escolha um método que gere como você quer que a resposta do modelo seja retornada:
  • streamGenerateContent: a resposta é transmitida conforme é gerada para reduzir a percepção de latência para o público humano.
  • generateContent: a resposta será retornada depois de ser totalmente gerada.
• LOCATION: a região para processar a solicitação.
• PROJECT_ID: o ID do projeto. .
• MODEL_ID: o ID do modelo multimodal que você quer usar.
• TEXT1

  As instruções de texto a serem incluídas no primeiro comando da conversa multiturno. Por exemplo, What are all the colors in a rainbow?
• TEXT2

  as instruções de texto a serem incluídas no segundo comando. Por exemplo, Why does it appear when it rains?
• TEMPERATURE: a temperatura é usada para amostragem durante a geração de respostas, que ocorre quando topP e topK são aplicados. A temperatura controla o grau de aleatoriedade na seleção do token. Temperaturas mais baixas são boas para solicitações que exigem uma resposta menos aberta ou criativa, enquanto temperaturas mais altas podem levar a resultados mais diversos ou criativos. Uma temperatura de 0 significa que os tokens de maior probabilidade são sempre selecionados. Nesse caso, as respostas para uma determinada solicitação são, na maioria das vezes, deterministas, mas uma pequena variação ainda é possível.

  Se o modelo retornar uma resposta muito genérica, muito curta ou se o modelo fornecer uma resposta alternativa, tente aumentar a temperatura. Se o modelo entrar em geração infinita, aumentar a temperatura para pelo menos 0.1 poderá levar a resultados melhores.

  1.0 é o valor inicial recomendado para a temperatura.

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT1" }
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": { "text": "What a great question!" }
    },
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT2" }
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD"

@'
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT1" }
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": { "text": "What a great question!" }
    },
    {
      "role": "user",
      "parts": { "text": "TEXT2" }
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": TEMPERATURE
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATE_RESPONSE_METHOD" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a seguinte.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "You're right to ask that! Rainbows are a beautiful and fascinating phenomenon. Here's the breakdown:\n\n**1. Sunlight and Water Droplets:**\n\n* Rainbows are created when sunlight interacts with water droplets suspended in the air, typically after rain.\n\n**2. Refraction and Reflection:**\n\n* **Refraction:** When sunlight enters a water droplet, it bends or refracts. This bending is different for each color of light (red bends the least, violet the most).\n* **Reflection:** Inside the droplet, the light bounces off the back surface and then refracts again as it exits the droplet.\n\n**3. Dispersion:**\n\n* The refraction and reflection process separates the white sunlight into its component colors, just like a prism. This separation of colors is called dispersion.\n\n**4. Our Perspective:**\n\n* You only see a rainbow when you're standing with the sun behind you and the rain in front of you. The colors appear in an arc because the angle at which the light refracts and reflects is specific for each color.\n\n**In short:**\n\nRainbows are created when sunlight hits water droplets in the air, causing the light to be refracted, reflected, and dispersed into its individual colors.  \n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.06255973,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.039937314
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.096705794,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.08404062
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.10818896,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.036631368
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.116764,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.05023736
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 22,
    "candidatesTokenCount": 256,
    "totalTokenCount": 278
  }
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração Python no Guia de início rápido da Agent Platform: como usar bibliotecas de cliente.

Para autenticar na Agent Platform, configure o Application Default Credentials. Se quiser mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Antes de executar exemplos de código, defina a variável de ambiente GOOGLE_CLOUD_UNIVERSE_DOMAIN como s3nsapis.fr.

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
chat_session = client.chats.create(model="gemini-3.5-flash")

for chunk in chat_session.send_message_stream("Why is the sky blue?"):
    print(chunk.text, end="")
# Example response:
# The
#  sky appears blue due to a phenomenon called **Rayleigh scattering**. Here's
#  a breakdown of why:
# ...