La mise à jour récente des modèles Gemini, y compris les versions Pro et Flash, a apporté plusieurs améliorations. Une amélioration clé est les limites de taux améliorées, permettant aux utilisateurs de faire plus de requêtes dans un laps de temps donné. Cette mise à jour offre un accès et une flexibilité accrus aux utilisateurs.

De plus, la version Gemini Flash offrira bientôt la possibilité d'affiner le modèle sur votre propre ensemble de données. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de personnaliser les performances du modèle et de l'adapter à leurs besoins spécifiques, améliorant davantage les capacités du modèle.

La mise à jour a également amélioré le mode JSON et les capacités d'appel de fonction des modèles Gemini. Ces améliorations dans les fonctionnalités de base des modèles devraient se traduire par de meilleures performances globales.

Les modèles Gemini, y compris les versions Pro et Flash, ont récemment reçu une mise à jour. Cette mise à jour a apporté plusieurs améliorations, notamment des limites de taux améliorées et la possibilité d'affiner la version Flash sur votre propre ensemble de données. De plus, le mode JSON et les capacités d'appel de fonction ont été améliorés.

Les performances des modèles Gemini ont également été améliorées, comme en témoigne leur classement récent dans le tableau de classement ChatBot Arena. Les versions Pro et Advanced de Gemini se situent actuellement à la deuxième place, tandis que la plus petite version Gemini Flash est à la neuvième place, juste derrière GPT-4 et CLA Opus. C'est une réalisation impressionnante, montrant les capacités des modèles Gemini.

La version Gemini Flash, en particulier, est d'un grand intérêt car elle se situe dans un bon compromis en termes de qualité des résultats, de prix et de débit. Par rapport à Cloud Hau, Gemini Flash offre un débit plus élevé, et il est meilleur que Hau et GPT-3.5 en termes de compromis entre qualité et prix.

La possibilité d'effectuer des appels de fonction est une fonctionnalité puissante des modèles de langage de grande taille (LLM) comme Gemini. Elle permet au modèle d'accéder à des données et à des fonctionnalités externes qui peuvent ne pas être présentes dans ses données d'entraînement, lui permettant de fournir des réponses plus complètes et à jour aux requêtes des utilisateurs.

Les appels de fonction fonctionnent comme suit :

1. L'utilisateur fournit une requête au LLM.
2. Le LLM détermine s'il a besoin d'utiliser une fonction externe pour répondre à la requête.
3. Si une fonction est requise, le LLM sélectionne la fonction appropriée parmi les outils disponibles.
4. Le LLM fournit les entrées nécessaires à la fonction et demande à l'utilisateur de l'exécuter.
5. L'utilisateur exécute la fonction et renvoie le résultat au LLM.
6. Le LLM intègre la sortie de la fonction dans sa réponse finale à l'utilisateur.

Pour configurer l'agent de support client avec Gemini Flash, nous suivrons ces étapes :

1. Installer le package Python Google Generative AI : Nous commencerons par installer le package nécessaire pour interagir avec Gemini Flash.

2. Importer les packages requis : Nous importerons les packages dont nous aurons besoin tout au long du tutoriel.

3. Configurer la clé API : Nous configurerons la clé API pour interagir avec Gemini Flash, soit en la définissant comme un secret dans Colab, soit en tant que variable d'environnement si vous utilisez une configuration locale.

4. Définir les fonctions disponibles : Nous définirons les fonctions que l'agent de support client peut utiliser, comme get_order_status et initiate_return.

5. Configurer le client Gemini Flash : Nous configurerons le client Gemini Flash, en spécifiant le nom du modèle et la liste des outils disponibles.

6. Démarrer une session de chat : Nous démarrerons une session de chat avec Gemini Flash, en activant l'appel de fonction automatique pour permettre au modèle d'exécuter les fonctions nécessaires.

Pour exécuter des appels de fonction séquentiels et parallèles avec les modèles Gemini, nous pouvons suivre ces étapes :

1. Installer les packages requis : Commencez par installer le package Python Google Generative AI.

2. Importer les packages nécessaires : Importez les packages requis, comme le package Generative AI et les autres utilitaires dont vous pourriez avoir besoin.

3. Configurer la clé API : Obtenez votre clé API depuis Google AI Studio et configurez-la soit comme un secret dans votre notebook Colab, soit comme une variable d'environnement si vous utilisez une configuration locale.

4. Définir les fonctions disponibles : Créez un ensemble de fonctions que le modèle Gemini peut utiliser pour interagir avec des sources de données externes ou effectuer des tâches spécifiques. Assurez-vous de fournir des docstrings détaillées pour chaque fonction afin d'aider le modèle à comprendre leur objectif.

5. Configurer le client Gemini : Initialisez le client Generative AI et spécifiez le modèle Gemini 1.5 Flash comme modèle à utiliser. Fournissez la liste des outils (fonctions) disponibles au modèle.

Pour gérer les invites complexes nécessitant plusieurs appels de fonction, le modèle Gemini démontre des capacités impressionnantes. Il peut exécuter des appels de fonction séquentiels et parallèles, intégrant en douceur les résultats pour générer des réponses précises.

Les principales étapes impliquées sont :

1. Déterminer les appels de fonction : Le modèle analyse l'invite de l'utilisateur et identifie les fonctions nécessaires à exécuter, qu'elles soient séquentielles ou parallèles.
2. Exécuter les fonctions : Le modèle fournit les entrées requises aux fonctions identifiées, qui sont ensuite exécutées par l'utilisateur/l'interprète.
3. Intégrer les résultats : Le modèle prend les résultats des appels de fonction et les combine pour générer la réponse finale.

Ce processus permet au modèle de gérer des scénarios complexes, comme vérifier le statut d'une commande, initier un retour et annuler une commande, le tout dans une seule invite. La capacité du modèle à gérer les appels de fonction imbriqués et à fournir des réponses précises est particulièrement remarquable.