GoogleのVertex AIでGemini APIを利用する

pyenv local 3.11.3
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate\n
echo google-cloud-aiplatform >> requirements.txt
pip install -r requirements.txt

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part, Tool, FunctionDeclaration

# 1. Vertex AIの初期化
# プロジェクトIDとリージョンを指定します。Geminiモデルの利用可能なリージョンを選択してください。
vertexai.init(project="YOUR_GCP_PROJECT_ID", location="us-central1") # あなたのGCPプロジェクトIDに置き換えてください

# ダミーの天気APIツールを定義
# 実際のAPI呼び出しは行いませんが、モデルに「こんな機能があるよ」と教えます
weather_tool_definition = Tool(
    function_declarations=[
        FunctionDeclaration(
            name="get_current_weather",
            description="指定された場所の現在の天気情報を取得します。",
            parameters={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "天気を知りたい場所の都市名または地名（例: 東京、ニューヨーク）"
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        )
    ]
)

# ツールを持たないモデルの初期化
# このモデルは、天気に関する質問に答える手段がありません。
model_no_tools = GenerativeModel("gemini-2.5-pro")

# ツールを持つモデルの初期化
# このモデルは、天気情報を取得するためのツールを知っています。
model_with_tools = GenerativeModel("gemini-2.5-pro", tools=[weather_tool_definition])

# 共通のプロンプト（天気に関する質問）
common_prompt = "今日のロンドンの天気はどうですか？"

print(f"共通の質問: 『{common_prompt}』\n")

# --- ツールを**持たない**モデルの場合 ---
print("--- ツールを持たないモデルの応答 ---")
response_no_tools = model_no_tools.generate_content(common_prompt)

if response_no_tools.candidates and response_no_tools.candidates[0].function_calls:
    # 実際にはツールを持たないため、ここには入らないはず
    print(f"AIが提案したツール呼び出し: {response_no_tools.candidates[0].function_calls[0].name}")
    print(f"引数: {response_no_tools.candidates[0].function_calls[0].args}")
else:
    # ツールがないため、モデルは情報がない旨を伝えたり、一般的な応答を返します。
    print(f"AIの直接的な応答: {response_no_tools.text}")
    print("**解説:** モデルに外部ツールが提供されていないため、天気に関する情報を直接回答できません。一般的には「その情報にはアクセスできません」といった内容や、関連する一般的な情報（例: 天気予報の調べ方）を返します。")

print("\n" + "="*50 + "\n")

# --- ツールを**持つ**モデルの場合 ---
print("--- ツールを持つモデルの応答 ---")
response_with_tools = model_with_tools.generate_content(common_prompt)

if response_with_tools.candidates and response_with_tools.candidates[0].function_calls:
    # ツールがあるため、モデルはツール呼び出しを提案します。
    function_call = response_with_tools.candidates[0].function_calls[0]
    print(f"AIが提案したツール呼び出し: {function_call.name}")
    print(f"引数: {function_call.args}")
    print("**解説:** モデルに外部ツールが提供されているため、質問に答えるためにそのツール(`get_current_weather`)の呼び出しを提案します。これにより、後続のステップで実際の天気情報を取得できます。")
else:
    # ツール呼び出しを期待するが、もし直接テキストを返した場合
    print(f"AIの直接的な応答 (予期しない): {response_with_tools.text}")
    print("**解説:** 通常、ツールがある場合はツール呼び出しを提案しますが、まれにモデルが質問の意図を直接解釈して応答する場合があります。")