Я разработал шахматную игру и хочу интегрировать Большую Языковую Модель (LLM) для определения оптимального следующего хода. Я реализую Java-класс `GeminiMoveGenarator` для этой цели. Однако я столкнулся с проблемой с следующим оператором импорта: `import com.google.genai.types.GenerateContentRequest;` IDE/компилятор постоянно показывает ошибку: 'cannot resolve symbol GenerateContentRequest.' Я пытался скорректировать версию зависимости несколько раз, но не смог решить эту проблему.

Ошибка 'cannot resolve symbol GenerateContentRequest' возникает потому, что вы используете неправильный путь импорта для Google Gemini Java SDK. Google GenAI SDK использует другие шаблоны импорта, чем те, которые вы указали. Вот как решить эту проблему и правильно интегрировать Gemini с вашей шахматной игрой. Правильные импорты: `import com.google.genai.Client;`, `import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;`, `import com.google.genai.types.Content;`, `import com.google.genai.types.Part;`. В Google GenAI SDK нет класса `GenerateContentRequest`. Вместо этого SDK использует параметры метода напрямую при вызове `generateContent()`.

Другое

Исправление ошибки 'Cannot Resolve Symbol GenerateContentRequest' в интеграции Gemini с Java

Узнайте, как исправить ошибку 'cannot resolve symbol GenerateContentRequest' при интеграции Google Gemini с Java-шахматами. Полное руководство с правильными импортами и примерами реализации.

Авторы: НейроАгент

20.11.2025, 09:51

Как исправить ошибку “cannot resolve symbol GenerateContentRequest” при интеграции Google Gemini LLM с шахматной игрой на Java?

Я разработал шахматную игру и хочу интегрировать Большую Языковую Модель (LLM) для определения оптимального следующего хода. Для этой цели я реализую Java-класс под названием GeminiMoveGenarator.

Однако я столкнулся с проблемой со следующим оператором импорта:

java

import com.google.genai.types.GenerateContentRequest;

IDE/компилятор постоянно показывает ошибку: “cannot resolve symbol GenerateContentRequest”. Я несколько раз пытался изменить версию зависимости, но не смог решить эту проблему.

Может кто-нибудь предоставить руководство по правильному импорту и использованию Google Gemini API в Java-проекте для интеграции LLM в шахматную игру?

Ошибка “cannot resolve symbol GenerateContentRequest” возникает из-за использования неправильного пути импорта для Google Gemini Java SDK. Google GenAI SDK использует другие шаблоны импорта, чем те, которые вы указали. Вот как решить эту проблему и правильно интегрировать Gemini с вашей шахматной игрой.

Содержание

Понимание структуры SDK
Правильные зависимости и импорты
Реализация GeminiMoveGenerator
Альтернативные подходы к интеграции
Лучшие практики интеграции с шахматной игрой
Полный пример интеграции с шахматами
Устранение распространенных проблем

Понимание структуры SDK

Google GenAI SDK для Java (выпущенный в конце 2024 года вместе с Gemini 2.0) использует другую структуру классов, чем более старые версии. Согласно документации Google GenAI Java SDK, правильные пути импорта следующие:

java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.Part;

Класса GenerateContentRequest в Google GenAI SDK не существует. Вместо этого SDK использует параметры метода напрямую при вызове generateContent().

Правильные зависимости и импорты

Зависимость Maven

Добавьте это в ваш pom.xml:

xml

<dependency>
    <groupId>com.google.genai</groupId>
    <artifactId>genai</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>

Зависимость Gradle

gradle

implementation 'com.google.genai:genai:0.2.0'

Правильная структура импорта

Замените неправильный импорт на эти:

java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.Part;

Реализация GeminiMoveGenerator

Вот исправленная реализация для вашей шахматной игры:

java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

public class GeminiMoveGenerator {
    private final Client client;
    private final String model;
    
    public GeminiMoveGenerator(String apiKey, String model) {
        this.client = Client.newBuilder()
            .setApiKey(apiKey)
            .build();
        this.model = model;
    }
    
    public String generateMove(String currentBoardState, String lastMove) {
        String prompt = String.format(
            "Я создаю шахматную игру. Текущее состояние доски: %s. " +
            "Последний ход был: %s. " +
            "Пожалуйста, проанализируйте позицию и предложите оптимальный следующий ход в стандартной алгебраической нотации (например, 'e4', 'Nf3', 'O-O'). " +
            "Предоставьте только ход без каких-либо объяснений или дополнительного текста.",
            currentBoardState, lastMove
        );
        
        GenerateContentResponse response = client.models.generateContent(
            model,
            prompt,
            null
        );
        
        return response.text().trim();
    }
    
    // Альтернативный метод для более детального анализа
    public String getMoveAnalysis(String boardState, String suggestedMove) {
        String prompt = String.format(
            "Проанализируйте эту шахматную позицию: %s. " +
            "Предлагаемый ход: %s. " +
            "Пожалуйста, предоставьте краткий анализ, почему этот ход хорош или плох, включая потенциальные угрозы и возможности.",
            boardState, suggestedMove
        );
        
        GenerateContentResponse response = client.models.generateContent(
            model,
            prompt,
            null
        );
        
        return response.text().trim();
    }
}

Альтернативные подходы к интеграции

Использование подхода Vertex AI

Если вы предпочитаете использовать Vertex AI (который имеет другие пути импорта):

java

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;

public class VertexGeminiMoveGenerator {
    private final GenerativeModel model;
    
    public VertexGeminiMoveGenerator(String projectId, String location, String apiKey) {
        VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location, apiKey);
        this.model = GenerativeModel.builder()
            .setModelName("gemini-pro")
            .setVertexAi(vertexAI)
            .build();
    }
    
    public String generateMove(String boardState) {
        // Реализация, аналогичная приведенной выше, но с использованием Vertex AI SDK
    }
}

Интеграция с Spring Boot

Для приложения Spring Boot создайте сервис:

java

@Service
public class ChessGeminiService {
    private final GeminiMoveGenerator moveGenerator;
    
    @Value("${gemini.api.key}")
    private String apiKey;
    
    public ChessGeminiService() {
        this.moveGenerator = new GeminiMoveGenerator(apiKey, "gemini-2.0-flash");
    }
    
    @PostMapping("/get-move")
    public ResponseEntity<String> getMove(@RequestBody MoveRequest request) {
        String move = moveGenerator.generateMove(request.getBoardState(), request.getLastMove());
        return ResponseEntity.ok(move);
    }
}

Лучшие практики интеграции с шахматной игрой

1. Управление API-ключом

Никогда не жестко кодируйте ваш API-ключ. Используйте переменные окружения или файлы конфигурации:

java

public class GeminiMoveGenerator {
    public GeminiMoveGenerator() {
        this.apiKey = System.getenv("GEMINI_API_KEY");
        if (this.apiKey == null || this.apiKey.isEmpty()) {
            throw new IllegalStateException("Переменная окружения GEMINI_API_KEY не установлена");
        }
    }
}

2. Обработка ошибок

Реализуйте надежную обработку ошибок:

java

public String generateMove(String currentBoardState, String lastMove) {
    try {
        GenerateContentResponse response = client.models.generateContent(
            model,
            buildPrompt(currentBoardState, lastMove),
            null
        );
        return extractMoveFromResponse(response.text());
    } catch (Exception e) {
        logger.error("Ошибка при генерации хода с Gemini: {}", e.getMessage());
        return "e2e4"; // Запасной вариант
    }
}

private String extractMoveFromResponse(String response) {
    // Извлечение фактического хода из ответа Gemini
    return response.replaceAll("[^a-h1-8+\\-=xNBRQKO]", "").trim();
}

3. Оптимизация производительности

Рассмотрите возможность кэширования распространенных позиций и добавления ограничения скорости запросов:

java

private final Cache<String, String> positionCache = 
    Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
        .build();

public String generateMoveWithCache(String currentBoardState, String lastMove) {
    String cacheKey = currentBoardState + "|" + lastMove;
    return positionCache.get(cacheKey, key -> 
        generateMove(currentBoardState, lastMove));
}

Полный пример интеграции с шахматами

Вот полный пример, показывающий, как интегрировать Gemini с шахматной игрой:

java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

public class ChessGameWithGemini {
    private final GeminiMoveGenerator moveGenerator;
    private final Cache<String, String> moveCache;
    
    public ChessGameWithGemini() {
        this.moveGenerator = new GeminiMoveGenerator();
        this.moveCache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(500)
            .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
            .build();
    }
    
    public String getOptimalMove(String currentPosition, String lastMove) {
        String cacheKey = currentPosition + "|" + lastMove;
        
        // Сначала проверяем кэш
        String cachedMove = moveCache.getIfPresent(cacheKey);
        if (cachedMove != null) {
            return cachedMove;
        }
        
        // Генерируем новый ход
        String move = moveGenerator.generateMove(currentPosition, lastMove);
        
        // Кэшируем результат
        moveCache.put(cacheKey, move);
        
        return move;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        ChessGameWithGemini chessGame = new ChessGameWithGemini();
        
        // Пример использования
        String currentPosition = "rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR";
        String lastMove = "";
        
        String optimalMove = chessGame.getOptimalMove(currentPosition, lastMove);
        System.out.println("Оптимальный ход: " + optimalMove);
    }
}

Устранение распространенных проблем

1. Конфликты зависимостей

Если у вас есть несколько зависимостей, связанных с ИИ, они могут конфликтовать:

xml

<dependency>
    <groupId>com.google.genai</groupId>
    <artifactId>genai</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>

Убедитесь, что нет конфликтующих версий библиотек Google.

2. Проблемы с сетью

Добавьте обработку таймаутов:

java

public GeminiMoveGenerator(String apiKey) {
    this.client = Client.newBuilder()
        .setApiKey(apiKey)
        .setTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)
        .build();
}

3. Проблемы с парсингом ответа

Gemini может возвращать дополнительный текст. Используйте регулярные выражения для извлечения хода:

java

private String extractMove(String response) {
    // Шаблон для шахматных ходов: e4, Nf3, O-O, Bb5+ и т.д.
    Pattern movePattern = Pattern.compile("([NBRQK]?[a-h]?[1-8]?[x=]?[a-h][1-8]|[a-h][1-8]|[NBRQK]?@?[a-h][1-8]|O-O-O|O-O)");
    Matcher matcher = movePattern.matcher(response);
    
    if (matcher.find()) {
        return matcher.group(1);
    }
    return "e2e4"; // Запасной вариант по умолчанию
}

4. Ограничение скорости запросов

Реализуйте ограничение скорости, чтобы не превышать лимиты API:

java

private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5); // 5 запросов в минуту

public String generateMove(String currentBoardState, String lastMove) {
    rateLimiter.acquire();
    // Остальная реализация
}

Следуя этим рекомендациям, вы должны решить ошибку “cannot resolve symbol GenerateContentRequest” и успешно интегрировать Google Gemini API с вашей Java-шахматной игрой. Ключевым моментом является использование правильных путей импорта и сигнатур методов из Google GenAI SDK.

Источники

Заключение

Успешная интеграция Google Gemini API с вашей Java-шахматной игрой требует понимания правильной структуры SDK и путей импорта. Основные выводы:

Используйте правильные импорты: com.google.genai.Client и com.google.genai.types.GenerateContentResponse
Класса GenerateContentRequest в Google GenAI SDK не существует
Используйте client.models.generateContent(model, prompt, null) для генерации контента
Реализуйте правильную обработку ошибок, кэширование и ограничение скорости для производственного использования
Рассмотрите использование переменных окружения для управления API-ключами
Тщательно парсьте ответ Gemini для извлечения фактического шахматного хода

Для вашего класса GeminiMoveGenerator сосредоточьтесь на сигнатуре метода, которая напрямую принимает имя модели и подсказку, а не пытается использовать несуществующий класс GenerateContentRequest. Этот подход даст вам гибкость для эффективной интеграции рекомендаций ходов на основе ИИ в вашу шахматную игру.

Авторы

НейроАгент

Автор

Проверено модерацией

НейроОтветы

Модерация