Skip to content
/ gemini-simplechat Public

This project provides a GoogleGenerativeAI class for interacting with Google Generative AI models (Gemini). It enables sending text prompts, engaging in conversations, describing images, and uploading files using the Google Gemini API.

www.davidka.net
0 stars 0 forks Branches Tags Activity
Star
Notifications You must be signed in to change notification settings

hypo69/gemini-simplechat

BranchesTags

Repository files navigation

Google Gemini API Интеграция

Этот проект предоставляет класс GoogleGenerativeAI для взаимодействия с моделями Google Generative AI (Gemini). Он позволяет отправлять текстовые запросы, вести диалоги, описывать изображения и загружать файлы, используя API Google Gemini.

Особенности

  • Поддержка различных моделей Gemini.
  • Сохранение истории диалогов в JSON и текстовый файлы.
  • Работа с текстом, изображениями и файлами.
  • Обработка ошибок с механизмом повторных попыток.
  • Возможность настраивать параметры генерации и системные инструкции.
  • Пример использования в main() с загрузкой и чтением изображений и файлов, а также с интерактивным чатом.
  • Веб-интерфейс для взаимодействия с чат-ботом.
  • Автоматический запуск приложения при старте системы и возможность вызова из командной строки (только для Windows).

Требования

  • Python 3.7 или выше
  • Установленные библиотеки (см. requirements.txt).
  • Действительный API ключ Google Gemini (замените в файле config.json на свой) Получить ключ здесь

Установка

  1. Клонировать репозиторий:

    git clone https://github.com/hypo69/gemini-simplechat-ru.git
cd gemini-simplechat-ru

  2. Установка зависимостей:

    pip install -r requirements.txt

  3. Создайте или настройте файл конфигурации:

    В /config.json можете поместить настройки, которые потребуются для вашей работы. Пример:

    {
  "path": {
    "external_storage": "chat_data",
    "google_drive": "chat_data",
    "log": "/log",
    "tmp": "/tmp",
    "src": "/src",
    "root": ".",
    "endpoints": "."
  },
  "credentials": {
    "gemini": {
      "model_name": "gemini-1.5-flash-8b-exp-0924",
      "avaible_maodels": [
        "gemini-2.0-flash-exp",
        "gemini-1.5-flash-8b-exp-0924",
        "gemini-1.5-flash",
        "gemini-1.5-flash-8b"
      ],
      "api_key": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" // <- ВАШ КЛЮЧ GEMINI API  
    }
  },
  "fast_api": {
    "host": "127.0.0.1",
    "port": "3000",
    "index_path": "html/index.html"
  },
  "now": ""
}

    Примечание: API ключ необходимо заменить на свой.

  4. Использование скрипта install.ps1 для установки (только для Windows) Для автоматической установки проекта и настройки автозапуска приложения, вы можете использовать скрипт install.ps1, который скопирует все файлы проекта в папку AI Assistant в директории %LOCALAPPDATA%. Также скрипт настроит запуск main.py при старте системы через скрипт run.ps1 и добавит возможность вызова приложения из командной строки с помощью команды ai.

    Инструкции:

    1. Скопируйте скрипт install.ps1 в корневую директорию проекта.

    2. Откройте PowerShell от имени администратора.

    3. Перейдите в директорию проекта: cd <путь_к_проекту>.

    4. Запустите скрипт, выполнив команду: .\install.ps1

      Скрипт создаст папку AI Assistant по пути %LOCALAPPDATA%\AI Assistant, скопирует в неё все файлы проекта, настроит автозапуск приложения при старте системы через скрипт run.ps1, и добавит команду ai для вызова приложения из командной строки.

Запуск веб-сервера

Для запуска веб-сервера используйте команду:

python main.py

После запуска, веб-интерфейс будет доступен по адресу http://127.0.0.1:8000.

Использование

Инициализация

from src.ai.gemini import GoogleGenerativeAI
import gs

system_instruction = "Ты - полезный ассистент. Отвечай на все вопросы кратко"
ai = GoogleGenerativeAI(api_key=gs.credentials.gemini.api_key, system_instruction=system_instruction)

Методы класса GoogleGenerativeAI

  • __init__(api_key: str, model_name: str = "gemini-2.0-flash-exp", generation_config: Dict = None, system_instruction: Optional[str] = None):

    • Инициализирует объект GoogleGenerativeAI с API-ключом, именем модели и настройками генерации.
    • Параметр system_instruction позволяет задать системные инструкции для модели.

  • ask(q: str, attempts: int = 15) -> Optional[str]:

    • Отправляет текстовый запрос q к модели и возвращает ответ.
    • attempts - количество попыток, если запрос не удался.

  • chat(q: str) -> Optional[str]:

    • Отправляет запрос q в чат, поддерживая историю диалога.
    • Возвращает ответ модели.
    • История чата сохраняется в JSON файл.

  • describe_image(image: Path | bytes, mime_type: Optional[str] = 'image/jpeg', prompt: Optional[str] = '') -> Optional[str]:

    • Описывает изображение, отправленное в виде пути к файлу или байтов.
    • image: путь к файлу изображения или байты изображения.
    • mime_type: mime-тип изображения.
    • prompt: текстовый промпт для описания изображения.
    • Возвращает текстовое описание изображения.

  • upload_file(file: str | Path | IOBase, file_name: Optional[str] = None) -> bool:

    • Загружает файл в Gemini API.
    • file: путь к файлу, имя файла или файловый объект.
    • file_name: имя файла для Gemini API.

Пример использования

import asyncio
from pathlib import Path
from src.ai.gemini import GoogleGenerativeAI
from src import gs
from src.utils.jjson import j_loads

# Замените на свой ключ API
system_instruction = "Ты - полезный ассистент. Отвечай на все вопросы кратко"
ai = GoogleGenerativeAI(api_key=gs.credentials.gemini.api_key, system_instruction=system_instruction)

async def main():
    # Пример вызова describe_image с промптом
    image_path = Path(r"test.jpg")  # Замените на путь к вашему изображению

    if not image_path.is_file():
        print(
            f"Файл {image_path} не существует. Поместите в корневую папку с программой файл с названием test.jpg"
        )
    else:
        prompt = """Проанализируй это изображение. Выдай ответ в формате JSON,
        где ключом будет имя объекта, а значением его описание.
         Если есть люди, опиши их действия."""

        description = await ai.describe_image(image_path, prompt=prompt)
        if description:
            print("Описание изображения (с JSON форматом):")
            print(description)
            try:
                parsed_description = j_loads(description)

            except Exception as ex:
                print("Не удалось распарсить JSON. Получен текст:")
                print(description)

        else:
            print("Не удалось получить описание изображения.")

        # Пример без JSON вывода
        prompt = "Проанализируй это изображение. Перечисли все объекты, которые ты можешь распознать."
        description = await ai.describe_image(image_path, prompt=prompt)
        if description:
            print("Описание изображения (без JSON формата):")
            print(description)

    file_path = Path('test.txt')
    with open(file_path, "w") as f:
        f.write("Hello, Gemini!")

    file_upload = await ai.upload_file(file_path, 'test_file.txt')
    print(file_upload)

    # Пример чата
    while True:
        user_message = input("You: ")
        if user_message.lower() == 'exit':
            break
        ai_message = await ai.chat(user_message)
        if ai_message:
            print(f"Gemini: {ai_message}")
        else:
            print("Gemini: Ошибка получения ответа")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Дополнительно

  • Логирование: Все диалоги и ошибки записываются в соответствующие файлы в директории external_storage/gemini_data/log.

    • Логи сохраняются в следующие файлы: info.log, debug.log, errors.log, log.json.
    • Рекомендация: Регулярно очищайте директорию logs, чтобы избежать накопления больших файлов.

  • История чата: История диалогов хранится в JSON и текстовых файлах в директории external_storage/gemini_data/history/.

    • Каждый новый диалог создаёт новые файлы.
    • Рекомендация: Регулярно очищайте директорию history, чтобы избежать накопления больших файлов.

  • Обработка ошибок: Программа обрабатывает сетевые ошибки, ошибки аутентификации и ошибки API с механизмом повторных попыток.

  • Автозапуск: Скрипт run.ps1 обеспечивает запуск приложения в фоновом режиме при старте системы (только для Windows).

  • Вызов из командной строки: После установки, приложение можно вызывать из любой директории с помощью команды ai. Для корректной работы команды ai требуется перезагрузка терминала после установки.

Замечания

  • Обязательно замените gs.credentials.gemini.api_key на ваш действительный API-ключ Google Gemini в файле config.json.
  • Убедитесь, что у вас установлен google-generativeai, requests, grpcio, google-api-core и google-auth .
  • Убедитесь, что у вас есть файл test.jpg в корневой папке с программой или измените путь к изображению в примере main.
  • Скрипт install.ps1 требует запуска от имени администратора.

Лицензия

Этот проект распространяется под [MIT].

Автор

[hypo69]

About

This project provides a GoogleGenerativeAI class for interacting with Google Generative AI models (Gemini). It enables sending text prompts, engaging in conversations, describing images, and uploading files using the Google Gemini API.

www.davidka.net

Topics

python api gemini fastapi

Resources

Readme
Activity

Stars

0 stars

Watchers

1 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages