Die jüngste Aktualisierung der Gemini-Modelle, einschließlich der Pro- und Flash-Versionen, hat mehrere Verbesserungen gebracht. Eine Schlüsselverbesserung ist die verbesserten Ratenbegrenzungen, die es Nutzern ermöglichen, mehr Anfragen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu stellen. Diese Aktualisierung bietet den Nutzern mehr Zugriff und Flexibilität.

Darüber hinaus wird die Gemini-Flash-Version bald die Möglichkeit bieten, das Modell an Ihren eigenen Datensatz anzupassen. Dieses Feature ermöglicht es den Nutzern, die Leistung des Modells zu optimieren und es an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen, was die Fähigkeiten des Modells weiter verbessert.

Die Aktualisierung hat auch den JSON-Modus und die Funktionsaufruffähigkeiten der Gemini-Modelle verbessert. Diese Verbesserungen in der Kernfunktionalität der Modelle werden voraussichtlich zu einer besseren Gesamtleistung führen.

Die Gemini-Modelle, einschließlich der Pro- und Flash-Versionen, haben kürzlich ein Update erhalten. Dieses Update hat mehrere Verbesserungen gebracht, darunter verbesserte Ratenbegrenzungen und die Möglichkeit, die Flash-Version an Ihren eigenen Datensatz anzupassen. Darüber hinaus wurden der JSON-Modus und die Funktionsaufruffähigkeiten verbessert.

Die Leistung der Gemini-Modelle wurde auch verbessert, wie ihre jüngste Platzierung in der ChatBot Arena-Rangliste zeigt. Sowohl die Pro- als auch die Advanced-Version von Gemini belegen derzeit den zweiten Platz, während die kleinere Gemini-Flash auf Platz neun liegt, knapp hinter GPT-4 und CLA Opus. Dies ist eine beeindruckende Leistung, die die Fähigkeiten der Gemini-Modelle unter Beweis stellt.

Die Gemini-Flash ist besonders interessant, da sie sich in einem Süßpunkt zwischen Ausgabequalität, Preis und Durchsatz befindet. Im Vergleich zu Cloud Hau bietet Gemini-Flash einen höheren Durchsatz, und es ist besser als Hau und GPT-3.5 in Bezug auf den Kompromiss zwischen Qualität und Preis.

Die Möglichkeit, Funktionsaufrufe durchzuführen, ist ein leistungsfähiges Merkmal von großen Sprachmodellen (LLMs) wie Gemini. Damit kann das Modell auf externe Daten und Funktionalitäten zugreifen, die möglicherweise nicht in seinen Trainingsdaten vorhanden sind, und so umfassendere und aktuellere Antworten auf Benutzeranfragen geben.

Der Funktionsaufruf funktioniert wie folgt:

1. Der Benutzer stellt dem LLM eine Abfrage.
2. Das LLM bestimmt, ob es eine externe Funktion benötigt, um die Abfrage zu beantworten.
3. Wenn eine Funktion erforderlich ist, wählt das LLM die geeignete Funktion aus den verfügbaren Tools aus.
4. Das LLM stellt die erforderlichen Eingaben für die Funktion bereit und fordert den Benutzer auf, sie auszuführen.
5. Der Benutzer führt die Funktion aus und gibt das Ergebnis an das LLM zurück.
6. Das LLM integriert die Funktionsausgabe in seine endgültige Antwort an den Benutzer.

Dieser Prozess ermöglicht es dem LLM, externe Datenquellen und Funktionalitäten zu nutzen, wie z.B. Echtzeit-Aktienkurse, Wetterdaten oder Kundensupport-Tools. Durch die Kombination seines eigenen Wissens mit der Fähigkeit, Funktionsaufrufe durchzuführen, kann das LLM umfassendere und nützlichere Antworten auf eine Vielzahl von Abfragen geben.

Um den Kundensupport-Agenten mit Gemini Flash einzurichten, folgen wir diesen Schritten:

1. Installieren Sie das Google Generative AI Python-Paket: Wir beginnen mit der Installation des erforderlichen Pakets, um mit Gemini Flash zu interagieren.

2. Importieren Sie die erforderlichen Pakete: Wir importieren die Pakete, die wir im gesamten Tutorial benötigen.

3. Richten Sie den API-Schlüssel ein: Wir richten den API-Schlüssel ein, um mit Gemini Flash zu interagieren, entweder indem wir ihn als Geheimnis in Colab einstellen oder als Umgebungsvariable, wenn wir eine lokale Einrichtung verwenden.

4. Definieren Sie die verfügbaren Funktionen: Wir definieren die Funktionen, die der Kundensupport-Agent verwenden kann, wie z.B. get_order_status und initiate_return.

5. Richten Sie den Gemini-Flash-Client ein: Wir richten den Gemini-Flash-Client ein, indem wir den Modellnamen und die Liste der verfügbaren Tools angeben.

6. Starten Sie eine Chat-Sitzung: Wir starten eine Chat-Sitzung mit Gemini Flash und aktivieren den automatischen Funktionsaufruf, um dem Modell die Ausführung der erforderlichen Funktionen zu ermöglichen.

Um sequenzielle und parallele Funktionsaufrufe mit den Gemini-Modellen auszuführen, können wir diese Schritte befolgen:

1. Installieren Sie die erforderlichen Pakete: Beginnen Sie mit der Installation des Google Generative AI Python-Pakets.

2. Importieren Sie die notwendigen Pakete: Importieren Sie die erforderlichen Pakete, wie das Generative AI-Paket und alle anderen Hilfsprogramme, die Sie benötigen.

3. Richten Sie den API-Schlüssel ein: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel vom Google AI Studio und richten Sie ihn entweder als Geheimnis in Ihrem Colab-Notizbuch oder als Umgebungsvariable ein, wenn Sie eine lokale Einrichtung verwenden.

4. Definieren Sie die verfügbaren Funktionen: Erstellen Sie eine Reihe von Funktionen, die das Gemini-Modell verwenden kann, um mit externen Datenquellen zu interagieren oder bestimmte Aufgaben auszuführen. Stellen Sie sicher, dass Sie für jede Funktion ausführliche Docstrings bereitstellen, um dem Modell das Verständnis ihrer Zwecke zu erleichtern.

5. Richten Sie den Gemini-Client ein: Initialisieren Sie den Generative AI-Client und geben Sie das Gemini 1.5 Flash-Modell als das zu verwendende Modell an. Stellen Sie dem Modell die Liste der verfügbaren Tools (Funktionen) zur Verfügung.

Die Fähigkeit, Funktionsaufrufe durchzuführen, ist ein leistungsfähiges Merkmal von großen Sprachmodellen (LLMs) wie Gemini. Damit kann das Modell auf externe Daten und Funktionalitäten zugreifen, die möglicherweise nicht in seinen Trainingsdaten vorhanden sind, und so umfassendere und aktuellere Antworten auf Benutzeranfragen geben.

Der Schlüsselprozess umfasst:

1. Bestimmen der Funktionsaufrufe: Das Modell analysiert die Benutzerabfrage und identifiziert die erforderlichen Funktionen, die ausgeführt werden müssen, sei es sequenziell oder parallel.
2. Ausführen der Funktionen: Das Modell stellt die erforderlichen Eingaben für die identifizierten Funktionen bereit, die dann vom Benutzer/Interpreter ausgeführt werden.
3. Integrieren der Ergebnisse: Das Modell nimmt die Ergebnisse der Funktionsaufrufe und kombiniert sie, um die endgültige Antwort zu generieren.

Dieser Prozess ermöglicht es dem Modell, komplexe Szenarien zu bewältigen, wie z.B. den Status einer Bestellung zu überprüfen, eine Rücksendung einzuleiten und eine Bestellung zu stornieren, alles innerhalb einer einzigen Abfrage. Die Fähigkeit des Modells, verschachtelte Funktionsaufrufe zu verwalten und genaue Antworten zu liefern, ist besonders bemerkenswert.

Die jüngste Aktualisierung der Gemini-Modelle, einschließlich der Pro- und Flash-Versionen, hat mehrere Verbesserungen gebracht. Die Modelle haben nun Zugriff auf bessere Ratenbegrenzungen, und Nutzer werden bald in der Lage sein, die Flash-Version an ihre eigenen Datensätze anzupassen. Der JSON-Modus und die Funktionsaufruffähigkeiten wurden ebenfalls verbessert, was zu einer verbesserten Leistung führt.

Die Platzierung der Gemini-Modelle in der ChatbotArena-Rangliste ist beeindruckend, wobei die Pro- und Advanced-Versionen den zweiten Platz belegen, während sich die Gemini-Flash auf Platz neun befindet, knapp hinter GPT-4 und CLA Opus. Das Gemini-Flash-Modell ist besonders interessant, da es ein gutes Gleichgewicht zwischen Ausgabequalität, Preis und Durchsatz bietet, was es zu einer attraktiven Option für diejenigen macht, die ein hochwertiges Modell mit erhöhtem Durchsatz suchen.

Das Tutorial konzentrierte sich auf die Verwendung der Gemini-Modelle für Kundensupport-Agent-Anwendungen und zeigte die Fähigkeit, sequenzielle und parallele Funktionsaufrufe durchzuführen. Die schrittweisen Erklärungen und Beispiele vermittelten ein umfassendes Verständnis dafür, wie die Gemini-Modelle Funktionsaufrufe handhaben, was sich von anderen proprietären LLM-Frameworks unterscheidet.