A API do Google Gemini permite criar conteúdo de forma automatizada, utilizando a inteligência artificial para gerar texto baseado em modelos avançados. Neste artigo vamos aprender a integrar API Gemini em um projeto .NET usando uma aplicação de console, incluindo desde a configuração inicial até um exemplo prático de requisição.
Criando a chave de API no Google AI Studio
Acesse o Google AI Studio e faça login na sua conta. Após o login, clique em “Get API Key” e, em seguida, em “Criar chave de API”. Se você ainda não tiver criado uma chave de API, ela será gerada automaticamente. Caso contrário, será necessário escolher o projeto desejado e criar uma nova chave. Após a criação da chave, copie o valor gerado e armazene-o em um local seguro, pois usaremos essa chave para realizar as requisições à API.
Configurando o projeto
Agora, vamos criar um projeto de console para implementar o nosso exemplo. Para isso, execute os comandos abaixo para iniciar um novo projeto usando a .NET CLI:
dotnet new console -n GoogleGeminiExemplo
cd GoogleGeminiExemplo
Implementação
O primeiro passo será criar duas constantes para armazenar a chave da API e a URL base para a requisição à API do Google Gemini. Substitua “COLOQUE_AQUI_SUA_KEY” pela sua chave de API que criamos anteriormente.
public static class Program
{
private const string ApiKey = "COLOQUE_AQUI_SUA_KEY";
private const string BaseUrl = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash-latest:generateContent?key=";
}
Essas variáveis são necessárias para configurar a requisição e permitir a comunicação com a API.
Agora, vamos configurar o ponto de entrada da aplicação. No método “Main”, criaremos o conteúdo de texto (prompt) que será enviado para a API e chamaremos o método para fazer a requisição.
public static async Task Main(string[] args)
{
var prompt = "Quais as vantagens de estudar programação?";
using var client = new HttpClient();
var requestBody = new
{
contents = new[]
{
new
{
parts = new[]
{
new { text = prompt }
}
}
}
};
// Processo de requisição continua aqui...
}
No código acima, nós criamos uma variável chamada “prompt” para poder armazenar a pergunta que será enviada. Também vamos criar uma nova instância do “HttpClient” para podermos enviar a nossa requisição e criar uma variável “requestBody” que vai conter o corpo da nossa requisição. Segundo a documentação da API, a requisição deve seguir o formato abaixo:
Para representar esse formato em C#, podemos utilizar um tipo anônimo que terá a estrutura igual a variável “requestBody”. Esse tipo anônimo possui a mesma estrutura, com uma chave “contents”, que é um array contendo objetos com a chave “parts”, que por sua vez contém um array de objetos com a chave “text”. O valor de “text” será o prompt que passamos como argumento para o método.
Em seguida, enviamos a requisição usando o método “PostAsJsonAsync”, que serializa automaticamente o “requestBody” em JSON e define o “Content-Type” corretamente.
var response = await client.PostAsJsonAsync($"{BaseUrl}{ApiKey}", requestBody);
Após a requisição ser enviada, vamos verificar se a resposta foi bem-sucedida. Caso positivo, a resposta será desserializada diretamente para um objeto do tipo “RespostaGemini”. Caso contrário, apresentamos o erro na tela do console.
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
var resultado = await response.Content.ReadFromJsonAsync<RespostaGemini>();
Console.WriteLine("Response from API:");
if (resultado?.Candidates != null && resultado.Candidates.Count > 0)
{
Console.WriteLine(resultado.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
}
}
else
{
var errorResponse = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine($"Error: {errorResponse}");
}
No código acima, verificamos se a propriedade “Candidates” não é nula e se contém pelo menos um item. Se ambas as condições forem satisfeitas, exibimos o texto que contém a resposta para a pergunta enviada na requisição.
Para desserializar a resposta da API de maneira adequada, precisamos criar classes que representam a estrutura do JSON retornado. O exemplo a seguir mostra como isso pode ser feito:
public class RespostaGemini
{
public List<Candidate> Candidates { get; set; }
}
public class Candidate
{
public Content Content { get; set; }
}
public class Content
{
public List<Part> Parts { get; set; }
}
public class Part
{
public string Text { get; set; }
}
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Conclusão
Integrar a API do Google Gemini em um projeto .NET é um processo que oferece uma forte capacidade de geração de conteúdo utilizando a inteligência artificial de forma simples e eficaz. Certifique-se de sempre monitorar suas requisições, implementar boas práticas de segurança e otimização e estar atento às atualizações das APIs para garantir que suas soluções estejam alinhadas com o melhor que a tecnologia pode oferecer. Assim, você estará preparado para impulsionar suas aplicações ao próximo nível com o poder da inteligência artificial.