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標籤「PowerShell」的 2 篇文章

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用文字編輯器手工打造 docx

ひかり

「docx 說到底不就是 zip 嗎? 那把 XML 壓成 zip 再改個副檔名，不就變成 docx 了?」

抱著這個想法實際試了一下，結果理所當然地失敗了。docx 並不「只是」zip 而已，zip 裡的內容必須遵循一套固定的封裝結構，也就是 OOXML (Office Open XML)。既然都動手了，就順便實際驗證一下，到底要做到什麼程度才能做出貨真價實的 docx。

在 PowerShell 中呼叫 Vertex AI Gemini API

ひかり

介紹如何從 PowerShell 經由 Google Cloud 的 Vertex AI 呼叫 Gemini 模型。涵蓋 OpenAI 相容端點與原生 Gemini 端點兩種方式。

認證方式​

gcloud auth（推薦）​

不需要 API 金鑰，可直接使用現有的 Google Cloud 認證資訊。

$accessToken = (gcloud auth print-access-token)

API 金鑰​

$apiKey = $env:VERTEX_API_KEY

端點​

OpenAI 相容端點（gcloud auth 認證）​

https://{region}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{projectId}/locations/{region}/endpoints/openapi/chat/completions

請求與回應格式與 OpenAI API 相同。模型名稱需加上 google/ 前綴（例：google/gemini-2.5-flash-lite）。

原生 Gemini 端點（API 金鑰認證）​

https://{region}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{projectId}/locations/{region}/publishers/google/models/{model}:generateContent

若需要串流請使用 :streamGenerateContent。

基本呼叫範例​

OpenAI 相容（gcloud auth）​

$projectId   = "your-project-id"
$region      = "us-central1"
$model       = "google/gemini-2.5-flash-lite"
$accessToken = (gcloud auth print-access-token)

$body = @{
    model    = $model
    messages = @(
        @{
            role    = "user"
            content = "東京的人口是多少？"
        }
    )
} | ConvertTo-Json -Depth 10

$uri = "https://$region-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/$projectId/locations/$region/endpoints/openapi/chat/completions"

$response = Invoke-RestMethod `
    -Uri         $uri `
    -Method      Post `
    -ContentType "application/json" `
    -Headers     @{ Authorization = "Bearer $accessToken" } `
    -Body        $body

$response.choices[0].message.content

原生 Gemini（API 金鑰）​

$projectId = "your-project-id"
$region    = "us-central1"
$model     = "gemini-2.5-flash-lite"
$apiKey    = $env:VERTEX_API_KEY

$body = @{
    contents = @(
        @{
            role  = "user"
            parts = @(
                @{ text = "東京的人口是多少？" }
            )
        }
    )
} | ConvertTo-Json -Depth 10

$uri = "https://$region-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/$projectId/locations/$region/publishers/google/models/${model}:generateContent?key=$apiKey"

$response = Invoke-RestMethod `
    -Uri         $uri `
    -Method      Post `
    -ContentType "application/json" `
    -Body        $body

$response.candidates[0].content.parts[0].text

回應結構​

OpenAI 相容​

$response.choices[0].message.content  # 產生的文字
$response.usage.total_tokens           # 總 Token 數
$response.model                        # 使用的模型

原生 Gemini​

$response.candidates[0].content.parts[0].text  # 產生的文字
$response.usageMetadata.totalTokenCount         # 總 Token 數
$response.modelVersion                          # 使用的模型版本

串流（streamGenerateContent）會回傳多個 chunk 的陣列，需將文字串接取出。

$fullText = ($response | ForEach-Object {
    $_.candidates[0].content.parts[0].text
}) -join ""

加入系統提示​

OpenAI 相容​

$body = @{
    model    = $model
    messages = @(
        @{
            role    = "system"
            content = "您是用日語回答的 AI 助理，請簡潔回覆。"
        }
        @{
            role    = "user"
            content = "光速是多少？"
        }
    )
} | ConvertTo-Json -Depth 10

原生 Gemini​

$body = @{
    system_instruction = @{
        parts = @(
            @{ text = "您是用日語回答的 AI 助理，請簡潔回覆。" }
        )
    }
    contents = @(
        @{
            role  = "user"
            parts = @(@{ text = "光速是多少？" })
        }
    )
} | ConvertTo-Json -Depth 10

多回合對話​

將歷史對話依序放入陣列即可實現多回合對話。

OpenAI 相容​

$body = @{
    model    = $model
    messages = @(
        @{ role = "user";      content = "你比較喜歡貓還是狗？" }
        @{ role = "assistant"; content = "我喜歡貓。" }
        @{ role = "user";      content = "為什麼？" }
    )
} | ConvertTo-Json -Depth 10

原生 Gemini​

助理的角色需指定為 "model"。

$body = @{
    contents = @(
        @{
            role  = "user"
            parts = @(@{ text = "你比較喜歡貓還是狗？" })
        }
        @{
            role  = "model"
            parts = @(@{ text = "我喜歡貓。" })
        }
        @{
            role  = "user"
            parts = @(@{ text = "為什麼？" })
        }
    )
} | ConvertTo-Json -Depth 10

可用模型​

模型OpenAI 相容名稱特性
gemini-2.5-flash-litegoogle/gemini-2.5-flash-lite輕量、快速、低成本
gemini-2.5-flashgoogle/gemini-2.5-flash平衡型
gemini-2.5-progoogle/gemini-2.5-pro高精度，適合複雜任務

選擇方式的判斷基準​

情況推薦方式
已有 GCP 認證的環境（開發、CI 等）OpenAI 相容 + gcloud auth
只能使用 API 金鑰原生 Gemini
從 OpenAI 移轉中OpenAI 相容（最小化程式碼變更）
需要串流原生 Gemini

注意事項​

  • 請勿將 API 金鑰硬寫在腳本中，應從環境變數（$env:VERTEX_API_KEY）讀取。
  • gcloud auth 的 token 有效期限約為 1 小時，長時間執行的腳本需要定期重新取得。
  • 每個專案有各自的速率限制與配額，大量發送請求前請事先確認。