Die neue Code-Ausführungs-Funktion der Gemini-API ermöglicht Entwicklern, die Kraft des Gemini-Modells zu nutzen, um Python-Code autonom zu generieren und auszuführen. Diese Fähigkeit ermöglicht eine Reihe von Anwendungsfällen, von der Verfeinerung von Code-Ausgaben durch iteratives Lernen bis hin zur Generierung vollständiger HTML-Vorlagen für Webseiten.

Ein Hauptvorteil der Code-Ausführungs-Funktion ist ihre Einfachheit - sie kann mit einem einzigen API-Aufruf aufgerufen werden, im Gegensatz zu den Assistenten-APIs von Plattformen wie OpenAI, die eine komplexere Integration erfordern. Dies macht sie zu einem praktischen Werkzeug für das schnelle Testen und Prototyping von Code-bezogenen Aufgaben.

Um die Code-Ausführungs-Funktion zu nutzen, können Sie sie im Gemini AI Studio unter dem Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" aktivieren. Sobald sie aktiviert ist, können Sie dem Modell eine Aufgabe wie das Berechnen des Durchschnitts einer Liste von Zahlen oder das Generieren einer HTML-Vorlage für eine Landingpage vorgeben. Das Modell wird dann autonom den erforderlichen Python-Code generieren und ausführen und die Ergebnisse zurückgeben.

Die Gemini-API bietet zwei unterschiedliche Werkzeuge für Rechenaufgaben: Code-Ausführung und Funktionsaufruf. Diese Werkzeuge haben unterschiedliche Vor- und Nachteile.

Code-Ausführung:

• Ermöglicht es der API, Python-Code autonom innerhalb einer kontrollierten Backend-Umgebung zu generieren und auszuführen.
• Am besten geeignet, um der API die unabhängige Bearbeitung von Coding-Aufgaben zu überlassen.
• Einfach einzurichten mit nur einem API-Aufruf.
• Nützlich für Einmal-Verwendungsfälle.

Funktionsaufruf:

• Führt eine angeforderte Funktion in Ihrer gewählten Umgebung aus.
• Am besten geeignet für die Verwendung von benutzerdefinierten Funktionen oder lokalen Einstellungen.
• Erfordert mehrere API-Aufrufe und möglicherweise mehrere Gebühren.
• Geeignet für Fälle, in denen Sie Ihre eigenen Funktionen und lokale Konfigurationen verwenden müssen.

Die von Google im Gemini 1.5 Pro-Modell eingeführte Code-Ausführungs-Funktion bietet mehrere Vorteile:

1. Autonome Code-Generierung und -Ausführung: Die API kann Python-Code autonom innerhalb einer kontrollierten Backend-Umgebung generieren und ausführen. Dies ist nützlich, um Code-bezogene Aufgaben ohne manuelles Eingreifen zu bearbeiten.

2. Einzelner API-Aufruf: Der Aufbau der Code-Ausführung ist relativ einfach, da er mit nur einem API-Aufruf erfolgen kann, was sie zu einem praktischen Werkzeug für bestimmte Anwendungsfälle macht.

3. Iterative Code-Verfeinerung: Die Code-Ausführungs-Funktion ermöglicht es dem Modell, den generierten Code durch Lernen aus den Ergebnissen der ausgeführten Codes zu verfeinern, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Die Code-Ausführungs-Funktion hat jedoch auch einige Einschränkungen:

1. Ausgabebeschränkungen: Das Modell kann nur Code generieren und ausführen, aber keine anderen Artefakte wie Mediendateien zurückgeben. Alle Nicht-Text-Ausgaben müssen separat behandelt werden.

2. Zeitlimit: Die Code-Ausführung hat eine maximale Laufzeit von 30 Sekunden, bevor sie abläuft, was die Generierung von längeren Kontexten oder komplexerem Code behindern kann.

3. Mögliche Regressionen: In einigen Fällen kann die Aktivierung der Code-Ausführung zu Regressionen in anderen Bereichen der Modellausgabe, wie dem Schreiben einer Geschichte, führen.

Google hat kürzlich eine neue Funktion namens "Code-Ausführung" in ihrer Gemini-API und im Gemini-Studio eingeführt. Diese Funktion ermöglicht es Entwicklern, Python-Code direkt innerhalb des Gemini-Modells zu generieren und auszuführen, wodurch sie den Code und seine Ausgaben durch iteratives Lernen verfeinern können.

Um mit der Code-Ausführung zu beginnen, können Sie sie im Gemini AI Studio unter dem Abschnitt "Erweiterte Einstellungen" aktivieren. Sobald sie aktiviert ist, können Sie die Funktion nutzen, um verschiedene Aufgaben auszuführen, wie:

1. Generieren und Ausführen von Python-Code: Sie können das Gemini-Modell eine Python-Funktion generieren lassen, um den Durchschnitt einer Liste von Zahlen zu berechnen, und dann den Code ausführen, um die Ergebnisse zu erhalten.

2. Erstellen von HTML-Vorlagen: Sie können das Gemini-Modell anweisen, eine einfache HTML-Vorlage für eine SaaS-Landingpage zu generieren, einschließlich eines Kopfbereichs, einer Funktionsliste, einer Preistabelle und anderer Komponenten. Das Modell wird den Code generieren und Sie können die Ausgabe in einem Live-HTML-Viewer betrachten.

Die neue Code-Ausführungs-Funktion, die Google im Gemini 1.5 Pro-Modell eingeführt hat, ist ein bedeutendes Upgrade, das Entwickler in die Lage versetzt, Python-Code direkt innerhalb des KI-Studios oder über die Gemini-API zu generieren und auszuführen. Diese Funktion ermöglicht eine komplexere und autonomere Codegenerierung und ermöglicht es den Nutzern, leistungsfähige Anwendungen zu modellieren, zu debuggen und zu erstellen.

Die Hauptmerkmale dieser neuen Fähigkeit sind:

• Erweitertes Kontextfenster: Das 2-Millionen-Token-Kontextfenster gibt dem Modell einen größeren Kontext, um zu berücksichtigen, was zu umfassenderen und kohärenteren Codegenerierungen führt.
• Einzelner API-Aufruf-Zugriff: Im Gegensatz zu OpenAI kann die Code-Ausführungs-Funktion in Gemini über einen einzigen API-Aufruf aufgerufen werden, was sie effizienter und praktischer macht.
• Iterative Code-Verfeinerung: Das Modell kann den generierten Code durch Lernen aus den Ergebnissen des ausgeführten Codes verfeinern und verbessern, was zu besseren Ergebnissen führt.