העדכון האחרון לדגמי Gemini, כולל הגרסאות Pro ו-Flash, הביא עמו מספר שיפורים. שיפור מפתח אחד הוא שיפור במגבלות קצב, המאפשר למשתמשים לבצע יותר בקשות במסגרת זמן נתונה. עדכון זה מספק גישה ואפשרויות גדולות יותר למשתמשים.

בנוסף, גרסת Gemini Flash תציע בקרוב את האפשרות לכוונן את המודל על מערכת הנתונים שלך. תכונה זו מאפשרת למשתמשים להתאים את ביצועי המודל ולהתאימם לצרכים הספציפיים שלהם, משפרת עוד יותר את יכולות המודל.

העדכון שיפר גם את מצב ה-JSON והקריאה לפונקציות של דגמי Gemini. שיפורים אלה בפונקציונליות הליבה של המודלים צפויים להביא לביצועים כוללים טובים יותר.

דגמי Gemini, כולל הגרסאות Pro ו-Flash, קיבלו לאחרונה עדכון. עדכון זה הביא עמו מספר שיפורים, כולל מגבלות קצב משופרות והאפשרות לכוונן את הגרסת Flash על מערכת הנתונים שלך. בנוסף, מצב ה-JSON והקריאה לפונקציות שופרו.

ביצועי דגמי Gemini שופרו גם, כפי שניתן לראות מדירוגם האחרון בלוח המנהיגים של ChatBot Arena. הגרסאות Pro ו-Advanced של Gemini נמצאות כרגע במקום השני, בעוד שהגרסה הקטנה יותר של Gemini Flash נמצאת במקום התשיעי, מאחורי GPT-4 ו-CLA Opus. זהו הישג מרשים, המציג את יכולות דגמי Gemini.

Gemini Flash, בפרט, מעניינת מאוד, שכן היא נמצאת בנקודת האיזון האידיאלית בין איכות התפוקה, מחיר ותפוקה. בהשוואה ל-Cloud Hau, Gemini Flash מציעה תפוקה גבוהה יותר, והיא טובה יותר מ-Hau ו-GPT-3.5 מבחינת הפשרה בין איכות ומחיר.

היכולת לבצע קריאות לפונקציות היא תכונה חזקה של מודלי שפה גדולים (LLMs) כמו Gemini. היא מאפשרת למודל לגשת למידע ולפונקציונליות חיצוניים שאינם נוכחים בנתוני האימון שלו, מאפשרת לו לספק תגובות מקיפות ועדכניות יותר לשאילתות המשתמש.

קריאת פונקציות פועלת כך:

1. המשתמש מספק שאילתה למודל ה-LLM.
2. ה-LLM קובע אם עליו להשתמש בפונקציה חיצונית כדי להגיב לשאילתה.
3. אם נדרשת פונקציה, ה-LLM בוחר את הפונקציה המתאימה מבין הכלים הזמינים.
4. ה-LLM מספק את הקלטים הנדרשים לפונקציה ומבקש מהמשתמש לבצע אותה.
5. המשתמש מבצע את הפונקציה ומחזיר את התוצאה ל-LLM.
6. ה-LLM משלב את תוצאת הפונקציה בתגובה הסופית למשתמש.

כדי להגדיר את סוכן התמיכה הלקוחות עם Gemini Flash, נפעל לפי השלבים הבאים:

1. התקנת חבילת Python של Google Generative AI: נתחיל על ידי התקנת החבילה הנדרשת כדי להתקשר עם Gemini Flash.

2. ייבוא החבילות הנדרשות: נייבא את החבילות שנזדקק להן לאורך המדריך.

3. הגדרת מפתח ה-API: נגדיר את מפתח ה-API כדי להתקשר עם Gemini Flash, או על ידי הגדרתו כסוד ב-Colab או כמשתנה סביבה אם משתמשים בהתקנה מקומית.

4. הגדרת הפונקציות הזמינות: נגדיר את הפונקציות שסוכן התמיכה הלקוחות יכול להשתמש בהן, כמו get_order_status ו-initiate_return.

5. הגדרת לקוח Gemini Flash: נגדיר את לקוח Gemini Flash, תוך ציון שם המודל ורשימת הכלים הזמינים.

6. התחלת מושב שיחה: נתחיל מושב שיחה עם Gemini Flash, מאפשרים קריאה אוטומטית לפונקציות כדי לאפשר למודל לבצע את הפונקציות הנדרשות.

כדי לבצע קריאות פונקציה עוקבות ומקבילות עם דגמי Gemini, נוכל לפעול לפי השלבים הבאים:

1. התקנת החבילות הנדרשות: התחל על ידי התקנת חבילת Python של Google Generative AI.

2. ייבוא החבילות הנחוצות: ייבא את החבילות הנדרשות, כמו חבילת Generative AI וכל כלי עזר אחר שתזדקק להם.

3. הגדרת מפתח ה-API: השג את מפתח ה-API שלך מ-Google AI Studio והגדר אותו כסוד בפנקס Colab שלך או כמשתנה סביבה אם אתה משתמש בהתקנה מקומית.

4. הגדרת הפונקציות הזמינות: צור מערך של פונקציות שמודל Gemini יוכל להשתמש בהן כדי להתקשר למקורות מידע חיצוניים או לבצע משימות ספציפיות. ודא שאתה מספק מסמכים מפורטים לכל פונקציה כדי לעזור למודל להבין את מטרתה.

5. הגדרת לקוח Gemini: אתחל את לקוח Generative AI וציין את דגם Gemini 1.5 Flash כמודל לשימוש. ספק למודל את רשימת הכלים הזמינים (הפונקציות).

לטיפול בפרומפטים מורכבים הדורשים מספר קריאות פונקציה, מודל Gemini מציג יכולות מרשימות. הוא יכול לבצע קריאות פונקציה עוקבות ומקבילות, משלב את התוצאות בצורה חלקה כדי ליצור תגובות מדויקות.

השלבים המרכזיים הם:

1. קביעת קריאות פונקציה: המודל מנתח את הפרומפט של המשתמש ומזהה את הפונקציות הנדרשות לביצוע, בין אם עוקבות או מקבילות.
2. ביצוע פונקציות: המודל מספק את הקלטים הנדרשים לפונקציות המזוהות, אשר מבוצעות על ידי המשתמש/המפרש.
3. שילוב התוצאות: המודל לוקח את תוצאות קריאות הפונקציה ומשלב אותן כדי ליצור את התגובה הסופית.

תהליך זה מאפשר למודל לטפל בתרחישים מורכבים, כמו בדיקת סטטוס הזמנה, התחלת החזרה וביטול הזמנה, כל זאת במסגרת פרומפט יחיד. יכולת המודל לנהל קריאות פונקציה מקוננות ולספק תגובות מדויקות היא מרשימה במיוחד.

העדכון האחרון לדגמי Gemini, כולל הגרסאות Pro ו-Flash, הביא עמו מספר שיפורים. המודלים כעת נהנים ממגבלות קצב משופרות, וקרוב לוודאי שמשתמשים יוכלו בקרוב לכוונן את הגרסת Flash על מערכות הנתונים שלהם. מצב ה-JSON והקריאה לפונקציות גם שופרו, מה שהביא לשיפור בביצועים.

הדירוג של דגמי Gemini בלוח המנהיגים של ChatbotArena הוא מרשים, כאשר הגרסאות Pro ו-Advanced נמצאות במקום השני, בעוד שGemini Flash במקום התשיעי, מאחורי GPT-4 ו-CLA Opus. דגם Gemini Flash מעניין במיוחד, שכן הוא מציע איזון טוב בין איכות התפוקה, מחיר ותפוקה, מה שהופך אותו לאפשרות ראויה למי שמחפשים מודל איכותי עם תפוקה גבוהה יותר.

המדריך התמקד בשימוש בדגמי Gemini עבור יישומי סוכן תמיכת לקוחות, מדגים את היכולת לבצע קריאות פונקציה עוקבות ומקבילות. ההסברים והדוגמאות שלב אחר שלב סיפקו הבנה מקיפה של אופן הטיפול של דגמי Gemini בקריאות פונקציה, שונה מהמסגרות של LLM בבעלות פרטית אחרות.