В современном мире искусственный интеллект активно внедряется во все сферы жизни и бизнеса, с каждым годом расширяя возможности автоматизации и коммуникации. Создание чатботов становится одним из ключевых направлений использования AI, позволяя улучшить пользовательский опыт, автоматизировать поддержку и повысить вовлечённость клиентов. В этой связи технология Google Gemini, встроенная в облачное решение Vertex AI, открывает новые горизонты для разработчиков благодаря генеративным моделям с высокой производительностью и гибкостью. Использование Quarkus — современного Java-фреймворка с реактивной архитектурой и минимальным временем запуска — делает процесс интеграции AI-моделей более простым и эффективным. В результате появляется возможность создавать масштабируемые и быстрые чатботы с расширенными функциональными возможностями.
Google Vertex AI представляет собой платформу для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения в облаке Google. В её составе присутствуют качественные генеративные AI-модели, в том числе Google Gemini, которые отличаются высокой точностью, адаптивностью и скоростью обработки запросов. Модель Gemini 2.5 Flash была специально оптимизирована для задач, требующих быстрой генерации текста без излишней сложности, что делает её идеальным выбором для чатботов. Фреймворк Quarkus позволяет строить микросервисы и RESTful-приложения на Java с минимальной нагрузкой на ресурсы и сокращённым временем запуска, что особо важно для облачных или серверных решений, работающих с генеративным AI в режиме реального времени.
Quarkus поддерживает расширения, которые упрощают интеграцию с внешними сервисами, среди которых есть и официальная интеграция с Google Cloud Vertex AI. Основным плюсом такой интеграции является возможность создавать REST API с сервисом генерации текста, который можно вызвать из любого клиента — веб-приложения, мобильного приложения или просто через инструмент командной строки, такой как cURL. Таким образом, разработчик имеет сразу рабочее решение, готовое к расширению и адаптации под бизнес-задачи. В традиционном подходе чатбот реализуется как единый REST-эндпоинт, принимающий входящее текстовое сообщение и возвращающий ответ, сгенерированный моделью Gemini. Для этого в проект Quarkus подключаются две зависимости: одна для RESTEasy Reactive — отвечающая за создание REST-сервисов, и одна специально для Google Cloud Vertex AI.
После этого в классе ресурса создаётся объект GenerativeModel, который инициализируется моделью "gemini-2.5-flash" с системной инструкцией, объясняющей, что бот — чатбот с дружелюбным и юмористическим характером. При каждом вызове REST-энпоинта с параметром message сервис обращается к модели и получает ответ. Такой простой механизм позволяет проверить работу модели без построения пользовательского интерфейса. Примером использования служит вызов через cURL с параметром — с помощью опции -G можно передать сообщение в качестве query параметра, что предотвращает проблемы с кодировкой пробелов и других символов.
Однако, базовая реализация чатбота имеет ограничение — отсутствие памяти. Это значит, что бот не может хранить контекст предыдущих сообщений и воспринимает каждый запрос как независимый. Следствием является, что он не запоминает информацию, данную пользователем, и не ведёт связный диалог. Чтобы решить эту проблему, была добавлена возможность поддерживать сессию чата, где все сообщения и ответы сохраняются в рамках одного объекта ChatSession. Такая сессия создаётся один раз при инициализации сервиса и используется для всех последующих запросов.
Хотя в реальных продуктах для каждого пользователя создаётся отдельная сессия с отдельной памятью, в демонстрационной версии она хранится в оперативной памяти приложения. При отправке сообщения в сессию история диалога передаётся модели, что позволяет ей учитывать контекст и поддерживать логическую последовательность в ответах. Преимущества такого подхода очевидны: пользователь получает более осмысленные и персонализированные ответы, поддерживается динамика разговора, повышается уровень доверия и удовлетворённости. При этом Quarkus обеспечивает минимальное время отклика REST-эндпоинта, а Gemini Flash оптимизирована по затратам и скорости, что немаловажно для приложений с высокой нагрузкой. Стоит отметить, что Google Vertex AI предлагает не только генерацию текста, но и дополнительные возможности, такие как RAG (retrieval-augmented generation), мультимодальные ответы с использованием изображений и звука, а также интеграцию с внешними инструментами для расширения функционала чатбота.
Это открывает возможности разработки продвинутых ассистентов, способных автоматически искать информацию, выполнять сложные запросы и адаптироваться под разные сценарии. Практическая реализация чатбота с использованием Google Gemini и Quarkus требует понимания основных принципов разработки REST-сервисов на Java, а также концепций генеративного искусственного интеллекта. Благодаря легко доступным расширениям и четкой документации разработчики могут быстро создать работающий прототип, который впоследствии можно масштабировать и модифицировать в зависимости от требований бизнеса. Кроме того, архитектура на базе Quarkus хорошо подходит для развертывания в Kubernetes и других облачных средах, что делает данное решение универсальным и надежным. Поддержка различных режимов запуска, включая быстрый режим разработки, позволяет экономить время на тестирование и внедрение новых функций.
Есть смысл обратить внимание на управление памятью и хранение сессий в реальном приложении. Хранение состояния в оперативной памяти подходит для прототипов и внутренних тестов, но для масштабных решений необходима интеграция с базами данных или распределёнными системами кэширования. Это позволит поддерживать историю диалогов, анализировать поведение пользователей и обучать чатбота на накопленных данных. Также важна правильная настройка системных инструкций для модели, поскольку именно они задают тональность, стиль и ограничения поведения чатбота. Выбор юмористического и дружелюбного тона помогает улучшить пользовательский опыт, но при необходимости стиль можно адаптировать под формальные или технические задачи.
