此博客詳細介紹了一個利用Google的雙子座AI來構建智能英語教育者應用程序的項目。該應用程序分析文本,識別具有挑戰性的單詞,提供同義詞,反義詞,用法示例,並通過答案產生理解問題。
關鍵學習目標:
(本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。)
目錄:
API解釋說:
應用程序編程接口(API)充當軟件應用程序之間的橋樑,實現無縫通信和對功能的訪問,而無需了解基礎代碼。
REST API:
REST(代表性狀態傳輸)是使用標準HTTP方法(獲取,發布,PUT,補丁,刪除)的網絡應用程序的架構樣式,以與資源進行交互。
關鍵特徵包括無狀態通信,統一接口,客戶端服務器體系結構,可緩存的資源和分層系統設計。 REST API通常使用URL和JSON數據。
Pydantic&Fastapi:
Pydantic使用類型和規則來增強Python數據驗證,從而確保數據完整性。 FastApi是一個高性能的Web框架,對Pydantic進行了補充,提供自動API文檔,速度,異步功能和直觀的數據驗證。
Google Gemini概述:
Google Gemini是一種多模式AI模型處理文本,代碼,音頻和圖像。該項目利用gemini-1.5-flash
模型來快速文本處理,自然語言理解和靈活的基於及時的輸出定制。
項目設置和環境配置:
為可重複性創建了Conda環境:
conda create -n教育工作者-Api-env python = 3.11 Conda激活教育者-Api-env PIP安裝“ FastApi [Standard]” Google-generativeai python-dotenv
該項目使用三個主要組成部分: models.py
(數據結構), services.py
(AI驅動的文本處理)和main.py
(API端點)。
API代碼實現:
.env
文件可安全地存儲Google Gemini API密鑰。 Pydantic模型( WordDetails
, VocabularyResponse
, QuestionAnswerModel
, QuestionAnswerResponse
)確保數據一致性。
服務模塊:智能文本處理:
GeminiVocabularyService
和QuestionAnswerService
類分別處理詞彙提取和問題/回答生成。兩者都使用Gemini的send_message_async()
函數,並包括可靠的錯誤處理(JSondeCodeError,valueError)。這些提示是經過精心製作的,以引起雙子座的所需結構化JSON響應。
API端點:
main.py
文件定義端點( /extract-vocabulary
, /extract-question-answer
)來處理文本並獲取端點( /get-vocabulary
, /get-question-answer
),以從內存存儲(vocabulary_storage,qa_storage,qa_storage)中檢索結果。 CORS中間件包括用於交叉訪問。
測試和進一步發展:
提供了使用fastapi dev main.py
運行FastAPI應用程序的說明。屏幕截圖說明了使用Swagger UI的API文檔和測試過程。未來的開發建議包括持續存儲,身份驗證,增強的文本分析功能,用戶界面和限制速率。
實際考慮和局限性:
該帖子討論了API成本,大型文本的處理時間,潛在的模型更新以及AI生成的產出質量的變化。
結論:
該項目成功地使用Google Gemini,Fastapi和Pydantic創建了靈活的API,用於智能文本分析。關鍵要點突出了AI驅動的API的力量,Fastapi的易用性以及英國教育工作者應用程序API在個性化學習中的潛力。
常見問題解答:
解決API安全性,商業用法,性能以及英語教育者應用程序API的功能。總結聲明重申了項目的成功,並提供了指向代碼存儲庫的鏈接。 (注意:假定圖像URL在原始上下文中是正確且功能性的。)
以上是構建英語教育者應用程序API的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!