La actualización reciente de los modelos Gemini, incluidas las versiones Pro y Flash, ha traído varias mejoras. Una mejora clave es los límites de velocidad mejorados, lo que permite a los usuarios realizar más solicitudes dentro de un período de tiempo determinado. Esta actualización proporciona un mayor acceso y flexibilidad para los usuarios.

Además, la versión Gemini Flash pronto ofrecerá la capacidad de ajustar el modelo en su propio conjunto de datos. Esta función permite a los usuarios personalizar el rendimiento del modelo y adaptarlo a sus necesidades específicas, mejorando aún más las capacidades del modelo.

La actualización también ha mejorado el modo JSON y las capacidades de llamada de funciones de los modelos Gemini. Se espera que estas mejoras en la funcionalidad básica de los modelos den como resultado un mejor rendimiento general.

Los modelos Gemini, incluidas las versiones Pro y Flash, han recibido recientemente una actualización. Esta actualización ha traído varias mejoras, incluidos límites de velocidad mejorados y la capacidad de ajustar la versión Flash en su propio conjunto de datos. Además, se han mejorado el modo JSON y las capacidades de llamada de funciones.

El rendimiento de los modelos Gemini también se ha mejorado, como lo demuestra su reciente clasificación en el tablero de líderes de ChatBot Arena. Tanto la versión Pro como la Avanzada de Gemini se encuentran actualmente en el número dos, mientras que la versión más pequeña de Gemini Flash está en el número nueve, justo detrás de GPT-4 y CLA Opus. Este es un logro impresionante, que muestra las capacidades de los modelos Gemini.

El Gemini Flash, en particular, es de gran interés, ya que se encuentra en un punto dulce en cuanto a la calidad de los resultados, el precio y el rendimiento. En comparación con Cloud Hau, Gemini Flash ofrece un mayor rendimiento, y es mejor que Hau y GPT-3.5 en términos del compromiso entre calidad y precio.

Para los casos de uso que involucran LLM, como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y el uso de agentes o herramientas, las capacidades de llamada de funciones de los modelos Gemini son particularmente notables. El tutorial explorará un caso de uso práctico de un agente de atención al cliente, demostrando la capacidad del modelo para realizar llamadas de función tanto secuenciales como paralelas.

La capacidad de hacer llamadas de función es una característica poderosa de los modelos de lenguaje grandes (LLM) como Gemini. Permite que el modelo acceda a datos y funcionalidad externos que pueden no estar presentes en sus datos de entrenamiento, lo que le permite proporcionar respuestas más completas y actualizadas a las consultas de los usuarios.

Las llamadas de función funcionan de la siguiente manera:

1. El usuario proporciona una consulta al LLM.
2. El LLM determina si necesita usar una función externa para responder a la consulta.
3. Si se requiere una función, el LLM selecciona la función apropiada de las herramientas disponibles.
4. El LLM proporciona los insumos necesarios a la función y solicita al usuario que la ejecute.
5. El usuario ejecuta la función y devuelve el resultado al LLM.
6. El LLM incorpora la salida de la función en su respuesta final al usuario.

Este proceso permite que el LLM aproveche las fuentes de datos y capacidades externas, como los precios de las acciones en tiempo real, la información meteorológica o las herramientas de atención al cliente. Al combinar su propio conocimiento con la capacidad de hacer llamadas de función, el LLM puede proporcionar respuestas más completas y útiles a una amplia gama de consultas.

Los modelos Gemini, en particular, se han actualizado recientemente para mejorar sus capacidades de llamada de función, incluidos mejores límites de velocidad y la capacidad de ajustar la versión Flash en conjuntos de datos personalizados. Esto hace que Gemini sea una opción atractiva para los casos de uso que requieren acceso a datos o funcionalidad externa, como agentes de atención al cliente o chatbots orientados a tareas.

Para configurar el agente de atención al cliente con Gemini Flash, seguiremos estos pasos:

1. Instalar el paquete de Python de Google Generative AI: Comenzaremos instalando el paquete necesario para interactuar con Gemini Flash.

2. Importar los paquetes requeridos: Importaremos los paquetes que necesitaremos a lo largo del tutorial.

3. Configurar la clave API: Configuraremos la clave API para interactuar con Gemini Flash, ya sea estableciéndola como un secreto en Colab o como una variable de entorno si se usa una configuración local.

4. Definir las funciones disponibles: Definiremos las funciones que el agente de atención al cliente puede usar, como get_order_status e initiate_return.

5. Configurar el cliente Gemini Flash: Configuraremos el cliente Gemini Flash, especificando el nombre del modelo y la lista de herramientas disponibles.

6. Iniciar una sesión de chat: Iniciaremos una sesión de chat con Gemini Flash, habilitando la llamada automática de funciones para permitir que el modelo ejecute las funciones necesarias.

7. Demostrar llamadas de función simples: Demostraremos cómo hacer llamadas de función simples, como verificar el estado de un pedido e iniciar una devolución.

8. Explorar el historial de chat: Examinaremos el historial de chat para entender la comunicación interna entre el modelo y el usuario, y cómo se ejecutan las llamadas de función.

9. Implementar llamadas de función secuenciales: Demostraremos cómo el agente puede hacer llamadas de función secuenciales, donde la salida de una llamada de función depende de la anterior.

10. Implementar llamadas de función paralelas: Mostraremos un ejemplo de hacer llamadas de función paralelas, donde el agente necesita ejecutar múltiples funciones independientes para generar la respuesta final.

11. Expandir las funciones disponibles: Aumentaremos el número de funciones disponibles para el agente, demostrando su capacidad para manejar un conjunto de operaciones más complejo.

12. Ejecutar manualmente las llamadas de función: Mostraremos un enfoque alternativo donde el agente proporciona la lista de funciones a ejecutar, y el usuario es responsable de hacer las llamadas de función reales.

Siguiendo estos pasos, tendrá una comprensión sólida de cómo configurar un agente de atención al cliente usando Gemini Flash y cómo aprovechar sus capacidades para las llamadas de función secuenciales y paralelas.

Para ejecutar llamadas de función secuenciales y paralelas con los modelos Gemini, podemos seguir estos pasos:

1. Instalar los paquetes requeridos: Comience instalando el paquete de Python de Google Generative AI.

2. Importar los paquetes necesarios: Importe los paquetes requeridos, como el paquete Generative AI y cualquier otra utilidad que pueda necesitar.

3. Configurar la clave API: Obtenga su clave API de Google AI Studio y configúrela ya sea como un secreto en su cuaderno de Colab o como una variable de entorno si está usando una configuración local.

4. Definir las funciones disponibles: Cree un conjunto de funciones que el modelo Gemini pueda usar para interactuar con fuentes de datos externas o realizar tareas específicas. Asegúrese de proporcionar docstrings detallados para cada función para ayudar al modelo a comprender su propósito.

5. Configurar el cliente Gemini: Inicialice el cliente Generative AI y especifique el modelo Gemini 1.5 Flash como el modelo a usar. Proporcione la lista de herramientas (funciones) disponibles al modelo.

6. Iniciar una sesión de chat: Comience una sesión de chat con el modelo Gemini, habilitando la llamada automática de funciones si lo desea.

7. Manejar llamadas de función secuenciales: Cuando la consulta del usuario requiera llamadas de función secuenciales, el modelo determinará las funciones apropiadas a usar y proporcionará los insumos necesarios. Luego puede ejecutar estas funciones y pasar los resultados de vuelta al modelo para generar la respuesta final.

8. Manejar llamadas de función paralelas: Para las consultas que requieren llamadas de función paralelas, el modelo proporcionará una lista de las funciones necesarias y sus entradas correspondientes. Luego puede ejecutar estas funciones de manera concurrente y pasar los resultados de vuelta al modelo para generar la respuesta final.

9. Proporcionar los resultados de la llamada de función al modelo: Ya sea que esté ejecutando llamadas de función secuenciales o paralelas, debe pasar los resultados de las llamadas de función de vuelta al modelo Gemini para generar la respuesta final.

Siguiendo estos pasos, puede aprovechar de manera efectiva las capacidades de los modelos Gemini para manejar consultas complejas que requieren datos o funcionalidad externa. La capacidad del modelo para determinar las funciones apropiadas y administrar el flujo de información lo convierte en una herramienta poderosa para construir agentes conversacionales y otras aplicaciones que requieren integración con fuentes de datos externas.

Para manejar solicitudes complejas que requieren múltiples llamadas de función, el modelo Gemini demuestra capacidades impresionantes. Puede ejecutar llamadas de función secuenciales y paralelas, integrando sin problemas los resultados para generar respuestas precisas.

Los pasos clave involucrados son:

1. Determinar las llamadas de función: El modelo analiza la solicitud del usuario e identifica las funciones necesarias para ejecutar, ya sean secuenciales o paralelas.
2. Ejecutar funciones: El modelo proporciona los insumos requeridos a las funciones identificadas, que luego son ejecutadas por el usuario/intérprete.
3. Integrar resultados: El modelo toma los resultados de las llamadas de función y los combina para generar la respuesta final.

Este proceso permite que el modelo maneje escenarios complejos, como verificar el estado de un pedido, iniciar una devolución y cancelar un pedido, todo dentro de una sola solicitud. La capacidad del modelo para manejar llamadas de función anidadas y proporcionar respuestas precisas es particularmente notable.

Además, el modelo puede manejar un número creciente de funciones, hasta 10 en el ejemplo proporcionado, sin confusión ni dificultad. Esta flexibilidad y escalabilidad convierten al modelo Gemini en una herramienta poderosa para construir agentes de atención al cliente sofisticados y otras aplicaciones que requieren integración de datos en tiempo real y toma de decisiones.

El ejemplo muestra la capacidad del modelo para ejecutar llamadas de función automáticas y manuales, brindando a los usuarios la flexibilidad de personalizar la integración según sus requisitos específicos. Esta característica de control y transparencia es un rasgo valioso, que permite a los desarrolladores comprender y ajustar el comportamiento del modelo según sea necesario.

En general, el manejo de solicitudes complejas con múltiples llamadas de función por parte del modelo Gemini demuestra sus capacidades avanzadas y su idoneidad para construir aplicaciones robustas e inteligentes que requieren una integración fluida con fuentes de datos y servicios externos.