Gemini 2.0 Flash: comment traiter de grands documents sans chiffon

Ce didacticiel montre la construction d'un outil SAAS Sales Insights de SAASS propulsé en tirant parti de Gemini 2.0 Flash de Google. La fenêtre de contexte impressionnante d'un million de Gemini 2.0 Flash permet un traitement efficace des grands ensembles de données sans avoir besoin de secouer ou de récupérer la génération (RAG). Ce tutoriel se concentre sur une application SaaS, mais les principes peuvent être appliqués largement. Une vidéo compagnon présentant un outil de créateur de contenu YouTube local construit avec Gemini 2.0 Pro est disponible:

Pourquoi Gemini 2.0 Flash sur le chiffon?

La fenêtre de contexte massive de Gemini 2.0 Flash élimine les complexités du chiffon. Il traite des ensembles de données entiers dans une seule demande, rationalisant l'analyse et réduisant les coûts par rapport aux modèles plus importants ou aux systèmes basés sur des chiffons. Alors que Gemini 2.0 Flash Lite offre une optimisation des coûts, il a actuellement des limites de taux (60 requêtes par minute) et des restrictions régionales (US-Central1).

Construire l'outil SAASS Sales Insights:

Le tutoriel décrit ces étapes clés:

1. Chargement et préparation des données: L'ensemble de données de vente AWS SaaS de Kaggle est chargé et prétraité.
2. Configuration de Google Cloud Vertex AI: L'authentification et l'initialisation de Vertex Ai avec Gemini 2.0 Flash sont effectuées. (N'oubliez pas d'activer l'API Vertex AI et de vous assurer que la facturation est configurée.) Le coût approximatif de ce projet (cinq appels d'API) était de 0,07 $.
3. Extraction de données: Les industries et produits uniques sont extraits pour la sélection des utilisateurs dans l'interface.
4. Gestion des jetons: tiktoken est utilisé pour compter les jetons, garantissant que l'ensemble de données reste dans la limite de jeton de Gemini 2.0 Flash.
5. Calcul de la métrique des ventes et informations sur l'IA: Les sélections d'utilisateurs déclenchent le calcul des métriques de vente et des informations sur Ai-A-motivées.
6. Analyse des sentiments: Les performances des ventes sont classées à l'aide de l'analyse des sentiments.
7. Interface interactive (Gradio): L'outil est intégré à Gradio pour une expérience utilisateur dynamique.

Étapes détaillées (condensées):

Le tutoriel fournit des extraits de code détaillés pour chaque étape, y compris:

• Prérequis: Installation des bibliothèques nécessaires (gradio, google-genai, datasets, tiktoken, kaggle).
• Chargement de l'ensemble de données: Télécharger et lire le fichier CSV à l'aide de Kaggle et Pandas.
• Configuration du cloud Google: Authentification et initialisation du sommet Ai.
• Prétraitement des données: Normalisation des noms de colonnes et extraction des industries et des produits uniques.
• Comptage de jetons: Utilisation de tiktoken pour compter les jetons dans l'ensemble de données.
• Fonction de résumé des ventes: Filtrage des données et générer des résumés de ventes à l'aide de Gemini 2.0 Flash.
• Fonction d'analyse des sentiments: Analyser le sentiment de vente en fonction du profit et de l'utilisation de Gemini 2.0 Flash.
• Interface Gradio: Création de l'interface utilisateur interactive.

Les exemples de sorties d'un essai sont inclus, démontrant le résumé des ventes et les capacités d'analyse des sentiments.

Conclusion:

Ce tutoriel fournit un exemple pratique de la mise en œuvre du flash Gemini 2.0 pour la création d'applications puissantes sur l'IA. L'utilisation de Gradio assure une interface conviviale, ce qui rend l'outil accessible et facile à utiliser. D'autres tutoriels sur la création d'applications avec Gemini 2.0 sont recommandés pour un apprentissage élargi.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!