Gemini 2.0 Flash : 헝겊없이 큰 문서를 처리하는 방법

이 튜토리얼은 Google의 Gemini 2.0 플래시를 활용하는 AI 기반 SaaS Sales Insights 도구를 구축하는 것을 보여줍니다. Gemini 2.0 Flash의 인상적인 1 백만 명의 촉진 컨텍스트 창은 청킹 또는 검색 침전 생성 (RAG)없이 대형 데이터 세트를 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 이 튜토리얼은 SaaS 응용 프로그램에 중점을 두지 만 원칙은 광범위하게 적용될 수 있습니다. Gemini 2.0 Pro와 함께 구축 된 로컬 YouTube 컨텐츠 제작자 도구를 보여주는 동반자 비디오 :

Gemini 2.0 Flash의 대규모 컨텍스트 창은 헝겊의 복잡성을 제거합니다. 단일 요청에서 전체 데이터 세트를 처리하고, 분석을 간소화하고, 더 큰 모델 또는 RAG 기반 시스템에 비해 비용을 줄입니다. Gemini 2.0 Flash Lite는 비용 최적화를 제공하지만 현재 요율 제한 (분당 60 쿼리)과 지역 제한 (US-Central1)이 있습니다.

SaaS 영업 통찰력 도구 구축 : 튜토리얼은 이러한 주요 단계를 간략하게 설명합니다 데이터로드 및 준비 : Kaggle의 AWS SaaS 판매 데이터 세트가로드되고 전처리됩니다. Google Cloud Vertex AI 설정 :

gemini 2.0 플래시로 정점 AI의 인증 및 초기화가 수행됩니다. (Vertex AI API를 활성화하고 청구가 구성되어 있는지 확인하십시오.)이 프로젝트의 대략적인 비용 (5 개의 API 전화)은 $ 0.07입니다. 데이터 추출 : 고유 산업 및 제품은 인터페이스에서 사용자 선택을 위해 추출됩니다. 토큰 관리 :

tiktoken은 토큰을 계산하는 데 사용되며 데이터 세트가 Gemini 2.0 Flash의 토큰 제한 내에 남아 있는지 확인합니다. 판매 지표 계산 및 AI 통찰력 : 사용자 선택은 판매 지표 및 AI 중심 통찰력의 계산을 트리거합니다. 감정 분석 :

영업 성과는 감정 분석을 사용하여 분류됩니다 대화식 인터페이스 (Gradio) :

도구는 동적 사용자 경험을 위해 Gradio와 통합됩니다.

세부 단계 (응축) :

튜토리얼은 다음을 포함하여 각 단계에 대한 자세한 코드 스 니펫을 제공합니다.

전제 조건 : 필요한 라이브러리 설치 (,
• , , , ) 데이터 세트로드 : gradio Kaggle 및 Pandas를 사용하여 CSV 파일 다운로드 및 읽기. Google 클라우드 설정 : google-genai vertex ai를 인증하고 초기화합니다 데이터 전처리 : datasets 열 이름 정상화 및 고유 산업 및 제품 추출. 토큰 계산 : tiktoken 데이터 세트에서 토큰을 계산하기 위해 tiktoken을 사용합니다. kaggle 판매 요약 기능 : Gemini 2.0 플래시를 사용하여 데이터 필터링 및 판매 요약 생성. 감정 분석 기능 : 이익을 기준으로 판매 감정 분석 및 Gemini 2.0 플래시 사용. Gradio 인터페이스 :
대화식 사용자 인터페이스 만들기
• 테스트 실행의 예제 출력이 포함되어 판매 요약 및 감정 분석 기능이 포함됩니다. 결론 : 이 자습서는 강력한 AI 중심 애플리케이션을 구축하기위한 Gemini 2.0 플래시를 활용하는 실질적인 예를 제공합니다. Gradio를 사용하면 사용자 친화적 인 인터페이스를 보장하여 도구에 액세스 할 수 있고 사용하기 쉽습니다. gemini 2.0을 사용한 응용 프로그램 구축에 대한 추가 자습서는 확대 된 학습에 권장됩니다.

위 내용은 Gemini 2.0 Flash : 헝겊없이 큰 문서를 처리하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!