Gemini 2.0 Flash: Wie man große Dokumente ohne Lappen verarbeitet

Dieses Tutorial zeigt, dass ein Tool mit KI-angetriebenen SaaS Sales Insights erstellt wird, das den Gemini 2.0-Flash von Google nutzt. Das beeindruckende Kontextfenster von Gemini 2.0 Flash ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze, ohne dass ein Knacken oder Abrufgeneration (RAG) erforderlich ist. Dieses Tutorial konzentriert sich auf eine SaaS -Anwendung, die Prinzipien können jedoch weitgehend angewendet werden. Ein Begleitvideo, das ein lokales YouTube Content Creator -Tool zeigt, das mit Gemini 2.0 Pro erstellt wurde, ist verfügbar:

Warum Gemini 2.0 über Lappen blinken?

Gemini 2.0 Flashs massives Kontextfenster eliminiert die Komplexität des Lappen. Es verarbeitet ganze Datensätze in einer einzelnen Anforderung, um die Analyse zu optimieren und die Kosten im Vergleich zu größeren Modellen oder auf RAG-basierten Systemen zu senken. Während Gemini 2.0 Flash Lite Kostenoptimierung bietet, hat es derzeit Tarifgrenzen (60 Abfragen pro Minute) und regionale Einschränkungen (US-Central1).

Erstellen des SaaS Sales Insights -Tools:

Das Tutorial beschreibt die folgenden Schlüsselschritte:

1. Datenlade und -vorbereitung: Der AWS -SaaS -Verkaufsdatensatz von Kaggle ist geladen und vorverarbeitet.
2. Google Cloud -Vertex -AI -Setup: Authentifizierung und Initialisierung von Vertex AI mit Gemini 2.0 Flash werden durchgeführt. (Denken Sie daran, die Vertex -AI -API zu aktivieren und sicherzustellen, dass die Abrechnung konfiguriert ist.) Die ungefähren Kosten für dieses Projekt (fünf API -Anrufe) betrugen 0,07 USD.
3. Datenextraktion: Einzigartige Industrien und Produkte werden für die Benutzerauswahl in der Schnittstelle extrahiert.
4. Token -Management: Tiktoken wird verwendet, um Token zu zählen, damit der Datensatz innerhalb von Gemini 2.0 Flashs Token -Grenze bleibt.
5. Berechnung der Verkaufsmetrische und AI-Erkenntnisse: Benutzerauswahl löst die Berechnung von Verkaufskennzahlen und KI-gesteuerten Erkenntnissen aus.
6. Stimmungsanalyse: Die Verkaufsleistung wird unter Verwendung der Stimmungsanalyse klassifiziert.
7. Interaktive Schnittstelle (Gradio): Das Tool ist für eine dynamische Benutzererfahrung in Gradio integriert.

detaillierte Schritte (kondensiert):

Das Tutorial enthält detaillierte Codeausschnitte für jeden Schritt, einschließlich:

• Voraussetzungen: Installation der erforderlichen Bibliotheken (gradio, google-genai, datasets, tiktoken, kaggle).
• Datensatz Laden: Herunterladen und Lesen der CSV -Datei mit Kaggle und Pandas.
• Google Cloud Setup: Authentifizierung und Initialisierung von Scheitelpunkten Ai.
• Datenvorverarbeitung: Normalisierung der Spaltennamen und Extrahieren von einzigartigen Branchen und Produkten.
• Token -Zählung: Verwenden Sie Tiktoken, um Token im Datensatz zu zählen.
• Verkaufsübersichtsfunktion: Filterdaten und Verkaufszusammenfassungen mit Gemini 2.0 Flash.
• Sentimentanalysefunktion: Umsatzstimmung analysieren basierend auf Gewinn und Verwendung von Gemini 2.0 Flash.
• Gradio -Schnittstelle: Erstellen der interaktiven Benutzeroberfläche.

Beispielausgaben aus einem Testlauf sind enthalten, was die Verkaufszusammenfassungs- und Stimmungsanalysefunktionen demonstriert.

Schlussfolgerung:

Dieses Tutorial bietet ein praktisches Beispiel für die Nutzung von Gemini 2.0 Flash für den Aufbau leistungsstarker AI-gesteuerter Anwendungen. Die Verwendung von Gradio sorgt für eine benutzerfreundliche Oberfläche, wodurch das Tool zugänglich und einfach zugänglich ist. Weitere Tutorials zum Bau von Anwendungen mit Gemini 2.0 werden für erweitertes Lernen empfohlen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGemini 2.0 Flash: Wie man große Dokumente ohne Lappen verarbeitet. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!