在Google Gemini多模态API控制台中实现对话式函数调用

问题背景

在使用Google Gemini多模态API控制台开发过程中，开发者经常需要实现自定义函数调用功能。本文将以获取用户数据为例，详细介绍如何正确实现函数调用并保持对话上下文。

核心问题分析

许多开发者在实现自定义函数调用时，经常会遇到以下两个关键问题：

1. 成功调用外部API获取数据后，不知道如何将数据返回给模型
2. 无法在后续对话中保持上下文，导致无法基于返回数据进行深入交流

解决方案详解

1. 定义函数声明

首先需要正确定义函数声明，这是模型识别和调用自定义函数的基础：

const getUsersDeclarations: FunctionDeclaration = {
  name: "get_users",
  description: "Display users data"
};

2. 实现函数调用处理

在useEffect中设置工具调用监听器，处理函数调用请求：

useEffect(() => {
  const onToolCall = async (toolCall: ToolCall) => {
    for (const fc of toolCall.functionCalls) {
      switch (fc.name) {
        case getUsersDeclarations.name: {
          try {
            const response = await fetch("API_ENDPOINT");
            const data = await response.json();
            setUsersData(data);
            
            // 关键步骤：将数据返回给模型
            const obj = { data };
            client.sendToolResponse({ 
              functionResponses: [{ 
                id: fc.id, 
                response: obj 
              }] 
            });
          } catch (error) {
            console.error("Error fetching user data:", error);
          }
        }
        break;
      }
    }
  };

  client.on("toolcall", onToolCall);
  return () => client.off("toolcall", onToolCall);
}, [client]);

3. 关键点说明

1. 数据返回机制：必须在获取数据后通过sendToolResponse将数据返回给模型，否则模型无法知晓调用结果。

2. 响应格式：数据需要包装在对象中返回，直接返回原始数据可能导致解析错误。

3. ID匹配：必须使用函数调用时提供的id进行响应，确保模型能正确关联请求和响应。

进阶技巧

1. 错误处理：除了成功响应，还应该考虑错误情况的处理，向模型返回适当的错误信息。

2. 数据格式化：可以对API返回的数据进行预处理，使其更适合模型理解和使用。

3. 上下文维护：通过正确的响应机制，模型会自动维护对话上下文，无需开发者额外处理。

总结

实现Google Gemini API控制台中的函数调用功能需要注意完整的数据往返流程。获取数据只是第一步，将数据正确返回给模型才是保持对话连续性的关键。通过本文介绍的方法，开发者可以构建出真正交互式的AI应用，实现复杂的多轮对话功能。