Gemini 2.0 Flash: Cara memproses dokumen besar tanpa kain

Tutorial ini menunjukkan membina alat pemahaman jualan SaaS yang berkuasa AI yang memanfaatkan Flash Gemini 2.0 Google. Tingkap konteks satu juta yang mengagumkan Gemini 2.0 Flash membolehkan pemprosesan dataset yang besar tanpa memerlukan penjanaan chunking atau pengambilan semula (RAG). Tutorial ini memberi tumpuan kepada aplikasi SaaS, tetapi prinsip -prinsipnya boleh digunakan secara meluas. Video teman yang mempamerkan alat pencipta kandungan YouTube tempatan yang dibina dengan Gemini 2.0 Pro tersedia:

Mengapa Gemini 2.0 Flash Over Rag?

Gemini 2.0 Window Konteks Besar Flash menghapuskan kerumitan RAG. Ia memproses keseluruhan dataset dalam satu permintaan, menyelaraskan analisis dan mengurangkan kos berbanding dengan model yang lebih besar atau sistem berasaskan RAG. Walaupun Gemini 2.0 Flash Lite menawarkan pengoptimuman kos, ia kini mempunyai had kadar (60 pertanyaan seminit) dan sekatan serantau (US-Central1).

Membina Alat Wawasan Jualan SaaS:

Tutorial menggariskan langkah -langkah utama ini:

1. Pembuatan dan Penyediaan Data: dataset jualan AWS SaaS dari Kaggle dimuatkan dan diproses semula.
2. Persediaan Google Cloud Vertex AI: Pengesahan dan Inisialisasi Vertex AI dengan Flash Gemini 2.0 dilakukan. (Ingat untuk membolehkan API AI Vertex dan memastikan pengebilan dikonfigurasikan.) Kos anggaran untuk projek ini (lima panggilan API) ialah $ 0.07.
3. Pengekstrakan data: Industri dan produk yang unik diekstrak untuk pemilihan pengguna di antara muka.
4. Pengurusan Token:
Pengiraan metrik jualan dan pandangan AI:
5. Pilihan pengguna mencetuskan pengiraan metrik jualan dan pandangan AI yang didorong oleh AI.
Analisis sentimen:
6. Prestasi jualan diklasifikasikan menggunakan analisis sentimen.
Interface Interactive (Gradio):
7. Alat ini disepadukan dengan Gradio untuk pengalaman pengguna yang dinamik.

Langkah -langkah terperinci (pekat):

Tutorial menyediakan coretan kod terperinci untuk setiap langkah, termasuk:

• Prasyarat: Memasang perpustakaan yang diperlukan (gradio, google-genai, datasets, tiktoken, kaggle).
• Loading dataset: Muat turun dan membaca fail CSV menggunakan Kaggle dan Pandas.
• Persediaan Awan Google: Mengesahkan dan memulakan Vertex Ai.
• Preprocessing Data: Menormalkan nama lajur dan mengekstrak industri dan produk yang unik.
• Pengiraan token: Menggunakan tiktoken untuk mengira token dalam dataset.
• Fungsi Ringkasan Jualan: Penapisan Data dan Menjana Ringkasan Jualan Menggunakan Gemini 2.0 Flash.
• Fungsi Analisis Sentimen: Menganalisis sentimen jualan berdasarkan keuntungan dan menggunakan Flash Gemini 2.0.
• antara muka gradio: Mewujudkan antara muka pengguna interaktif.

Contoh output dari ujian ujian dimasukkan, menunjukkan ringkasan jualan dan keupayaan analisis sentimen.

Kesimpulan:

Tutorial ini menyediakan contoh praktikal untuk memanfaatkan Flash Gemini 2.0 untuk membina aplikasi yang didorong oleh AI yang kuat. Penggunaan Gradio memastikan antara muka yang mesra pengguna, menjadikan alat ini dapat diakses dan mudah digunakan. Tutorial lanjut mengenai aplikasi bangunan dengan Gemini 2.0 disyorkan untuk pembelajaran yang diperluaskan.

Atas ialah kandungan terperinci Gemini 2.0 Flash: Cara memproses dokumen besar tanpa kain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!