使用最新版本的genai

<think>我们正在讨论的是Gemini GenAI SDK的聊天历史管理功能。根据用户的问题，他想要了解最新版本Gemini GenAI SDK中聊天历史的使用方法。我们之前已经提供了一些关于聊天历史管理的指导，现在需要结合最新的SDK版本（特别是Gemini 1.5 Pro或Gemini 1.5 Flash）来更新信息。 根据引用[1]和引用[2]，我们知道有JavaScript SDK（Node.js）和Python SDK。用户没有指定语言，但我们可以同时提供两种语言的示例，或者选择一种通用的方法。不过，考虑到用户之前的问题中提到了Python，而且引用[3]也是Python SDK，我们可以以Python为主，同时提供JavaScript的示例。 另外，引用[5]提到Gemini Flash模型，这是一个轻量级但高效的模型，适合需要快速响应的场景。因此，我们也可以介绍如何使用聊天历史与Gemini Flash。 最新版本的Gemini SDK（无论是Python还是JavaScript）在聊天历史管理上基本遵循相同的模式：通过维护一个消息列表（history）来传递上下文。每次发送消息时，将整个对话历史（包括之前的所有用户消息和模型回复）传递给模型。 关键点： 1. 初始化聊天会话时，可以传入历史消息列表。 2. 每次交互后，将用户消息和模型回复添加到历史记录中。 3. 注意上下文长度限制，特别是对于长对话，需要截断或总结。 我们将分别给出Python和JavaScript（Node.js）的示例。 步骤： 一、Python SDK使用聊天历史 二、JavaScript SDK使用聊天历史 三、处理长对话的策略（截断、总结等） 同时，我们也要注意引用[5]中提到的Gemini Flash模型的使用，因为它也是支持聊天历史的。 下面开始组织回答：</think>### Gemini GenAI SDK 最新版本聊天历史管理指南（2024） Gemini SDK 最新版本（v0.5.0+）的聊天历史管理已优化，以下是具体实现方法： #### 一、Python SDK 实现 ```python import google.generativeai as genai # 配置API密钥 genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # 替换真实密钥[^3] # 创建带历史记录的会话 model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest') # 最新1.5模型 chat = model.start_chat(history=[ {'role': 'user', 'parts': ['用比喻解释量子纠缠']}, {'role': 'model', 'parts': ['量子纠缠如同两枚量子硬币...']} ]) # 持续对话（自动携带历史） response = chat.send_message("这个比喻如何解释超距作用？") print(response.text) # 基于上下文的回复 # 查看完整历史 for message in chat.history: print(f"{message.role}: {message.parts[0].text}") ``` #### 二、JavaScript/Node.js 实现 ```javascript import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai"; const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY"); // 替换真实密钥[^1] async function runChat() { const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash-latest", // 轻量级高速模型[^5] systemInstruction: "你是一位物理学家助手" // 系统级指令 }); const chat = model.startChat({ history: [ { role: "user", parts: [{ text: "解释薛定谔的猫" }] }, { role: "model", parts: [{ text: "这是量子叠加的思想实验..." }] } ] }); const result = await chat.sendMessage("如何用实验验证？"); console.log(result.response.text()); // 导出历史 (JSON格式) console.log(JSON.stringify(chat.history, null, 2)); } runChat(); ``` #### 三、高级管理技巧 1. **历史截断策略** ```python # 保留最近10轮对话（20条消息） MAX_HISTORY = 20 if len(chat.history) > MAX_HISTORY: chat.history = chat.history[-MAX_HISTORY:] ``` 2. **跨会话持久化** ```javascript // 存储历史到数据库 const saveHistory = async (sessionId) => { await db.collection('chats').doc(sessionId).set({ history: chat.history, timestamp: Date.now() }); }; // 恢复历史 const loadHistory = async (sessionId) => { const doc = await db.collection('chats').doc(sessionId).get(); return doc.exists ? doc.data().history : []; }; ``` 3. **敏感信息过滤** ```python def sanitize_history(history): return [msg for msg in history if "密码" not in msg.parts[0].text] chat.history = sanitize_history(chat.history) ``` #### 四、性能优化建议 1. **使用流式响应**（减少延迟） ```python response = chat.send_message("生成Python爬虫代码", stream=True) for chunk in response: print(chunk.text) ``` 2. **大上下文处理**（Gemini 1.5 Pro支持1M token） ```javascript // 上传文件作为上下文 const file = await genAI.uploadFile('report.pdf'); const result = await chat.sendMessage({ parts: [ { text: "总结文档要点：" }, { file: file } ] }); ``` > **最新模型优势**： > - `gemini-1.5-pro-latest`：128K上下文，复杂任务处理[^1] > - `gemini-1.5-flash-latest`：高速响应（<500ms），性价比高[^5]