Amazonベーシック ダイナミックサウンドスピーカー USB接続 PC コンピュータ ブラック 1セット2 個
￥1,256 (2025年4月27日 13:11 GMT +09:00 時点 - 詳細はこちら価格および発送可能時期は表示された日付/時刻の時点のものであり、変更される場合があります。本商品の購入においては、購入の時点で当該の Amazon サイトに表示されている価格および発送可能時期の情報が適用されます。)
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
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。
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。
動作確認
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
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。
対話２回・履歴と初期設定
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。
安全性閾値を指定したコード
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
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