L'aggiornamento recente dei modelli Gemini, incluse le versioni Pro e Flash, ha portato diversi miglioramenti. Un miglioramento chiave è il miglioramento dei limiti di velocità, che consente agli utenti di effettuare più richieste in un determinato lasso di tempo. Questo aggiornamento fornisce un accesso e una flessibilità maggiori per gli utenti.

Inoltre, la versione Gemini Flash offrirà presto la possibilità di perfezionare il modello sul proprio set di dati. Questa funzione consente agli utenti di personalizzare le prestazioni del modello e adattarlo alle loro esigenze specifiche, migliorando ulteriormente le sue capacità.

L'aggiornamento ha anche migliorato la modalità JSON e le capacità di chiamata delle funzioni dei modelli Gemini. Questi miglioramenti nella funzionalità di base dei modelli dovrebbero portare a prestazioni complessive migliori.

I modelli Gemini, incluse le versioni Pro e Flash, hanno recentemente ricevuto un aggiornamento. Questo aggiornamento ha portato diversi miglioramenti, tra cui limiti di velocità potenziati e la possibilità di perfezionare la versione Flash sui propri set di dati. Inoltre, sono stati migliorati la modalità JSON e le capacità di chiamata delle funzioni.

Le prestazioni dei modelli Gemini sono state migliorate anche come dimostrato dal loro recente posizionamento nella classifica di ChatBot Arena. Sia la versione Pro che quella Avanzata di Gemini si trovano attualmente al secondo posto, mentre la più piccola Gemini Flash è al nono posto, subito dopo GPT-4 e CLA Opus. Questo è un risultato impressionante, che dimostra le capacità dei modelli Gemini.

In particolare, Gemini Flash è di grande interesse in quanto si colloca in una posizione ideale per quanto riguarda la qualità degli output, il prezzo e la velocità di elaborazione. Rispetto a Cloud Hau, Gemini Flash offre una maggiore velocità di elaborazione ed è migliore di Hau e GPT-3.5 in termini di compromesso tra qualità e prezzo.

La possibilità di effettuare chiamate di funzione è una caratteristica potente dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come Gemini. Consente al modello di accedere a dati e funzionalità esterni che potrebbero non essere presenti nei suoi dati di training, permettendogli di fornire risposte più complete e aggiornate alle query degli utenti.

Le chiamate di funzione funzionano come segue:

1. L'utente fornisce una query al modello LLM.
2. Il modello LLM determina se deve utilizzare una funzione esterna per rispondere alla query.
3. Se è necessaria una funzione, il modello LLM seleziona la funzione appropriata tra gli strumenti disponibili.
4. Il modello LLM fornisce gli input necessari alla funzione e richiede all'utente di eseguirla.
5. L'utente esegue la funzione e restituisce il risultato al modello LLM.
6. Il modello LLM incorpora l'output della funzione nella sua risposta finale all'utente.

Questo processo consente al modello LLM di sfruttare fonti di dati e capacità esterne, come prezzi azionari in tempo reale, informazioni meteorologiche o strumenti di supporto clienti. Combinando le proprie conoscenze con la possibilità di effettuare chiamate di funzione, il modello LLM può fornire risposte più complete e utili a una vasta gamma di query.

Per impostare l'agente di supporto clienti con Gemini Flash, seguiremo questi passaggi:

1. Installa il pacchetto Python Google Generative AI: Inizieremo installando il pacchetto necessario per interagire con Gemini Flash.

2. Importa i pacchetti richiesti: Importeremo i pacchetti di cui avremo bisogno durante il tutorial.

3. Imposta la chiave API: Imposteremo la chiave API per interagire con Gemini Flash, sia impostandola come segreto in Colab che come variabile d'ambiente se si utilizza una configurazione locale.

4. Definisci le funzioni disponibili: Definiremo le funzioni che l'agente di supporto clienti può utilizzare, come get_order_status e initiate_return.

5. Imposta il client Gemini Flash: Imposteremo il client Gemini Flash, specificando il nome del modello e l'elenco degli strumenti disponibili.

6. Avvia una sessione di chat: Avvieremo una sessione di chat con Gemini Flash, abilitando la chiamata automatica delle funzioni per consentire al modello di eseguire le funzioni necessarie.

7. Dimostra le chiamate di funzione semplici: Dimostreremo come effettuare chiamate di funzione semplici, come controllare lo stato di un ordine e avviare un reso.

8. Esplora la cronologia della chat: Esamineremo la cronologia della chat per comprendere la comunicazione interna tra il modello e l'utente e come vengono eseguite le chiamate di funzione.

9. Implementa chiamate di funzione sequenziali: Dimostreremo come l'agente può effettuare chiamate di funzione sequenziali, dove l'output di una chiamata di funzione dipende dalla precedente.

10. Implementa chiamate di funzione parallele: Mostreremo un esempio di effettuare chiamate di funzione parallele, dove l'agente deve eseguire più funzioni indipendenti per generare la risposta finale.

11. Espandi le funzioni disponibili: Aumenteremo il numero di funzioni disponibili per l'agente, dimostrando la sua capacità di gestire un set di operazioni più complesso.

12. Esegui manualmente le chiamate di funzione: Mostreremo un approccio alternativo in cui l'agente fornisce l'elenco delle funzioni da eseguire e l'utente è responsabile di effettuare le effettive chiamate di funzione.

Per eseguire chiamate di funzione sequenziali e parallele con i modelli Gemini, possiamo seguire questi passaggi:

1. Installa i pacchetti richiesti: Inizia installando il pacchetto Python Google Generative AI.

2. Importa i pacchetti necessari: Importa i pacchetti richiesti, come il pacchetto Generative AI e qualsiasi altra utilità di cui potresti aver bisogno.

3. Imposta la chiave API: Ottieni la tua chiave API da Google AI Studio e configurala come segreto nel tuo notebook Colab o come variabile d'ambiente se stai utilizzando una configurazione locale.

4. Definisci le funzioni disponibili: Crea un set di funzioni che il modello Gemini può utilizzare per interagire con fonti di dati esterne o eseguire attività specifiche. Assicurati di fornire docstring dettagliati per ogni funzione per aiutare il modello a comprenderne lo scopo.

5. Imposta il client Gemini: Inizializza il client Generative AI e specifica il modello Gemini 1.5 Flash come modello da utilizzare. Fornisci l'elenco degli strumenti (funzioni) disponibili al modello.

6. Avvia una sessione di chat: Avvia una sessione di chat con il modello Gemini, abilitando la chiamata automatica delle funzioni se desiderato.

7. Gestisci le chiamate di funzione sequenziali: Quando la query dell'utente richiede chiamate di funzione sequenziali, il modello determinerà le funzioni appropriate da utilizzare e fornirà gli input necessari. Puoi quindi eseguire queste funzioni e passare i risultati al modello per generare la risposta finale.

8. Gestisci le chiamate di funzione parallele: Per le query che richiedono chiamate di funzione parallele, il modello fornirà un elenco delle funzioni necessarie e dei relativi input. Puoi quindi eseguire queste funzioni in parallelo e passare i risultati al modello per generare la risposta finale.

9. Fornisci i risultati delle chiamate di funzione al modello: Sia che tu esegua chiamate di funzione sequenziali o parallele, devi passare i risultati delle chiamate di funzione al modello Gemini per generare la risposta finale.

Per gestire prompt complessi che richiedono più chiamate di funzione, il modello Gemini dimostra capacità impressionanti. Può eseguire chiamate di funzione sequenziali e parallele, integrando in modo fluido i risultati per generare risposte accurate.

I passaggi chiave coinvolti sono:

1. Determinare le chiamate di funzione: Il modello analizza il prompt dell'utente e identifica le funzioni necessarie da eseguire, sia sequenziali che parallele.
2. Eseguire le funzioni: Il modello fornisce gli input richiesti alle funzioni identificate, che vengono quindi eseguite dall'utente/interprete.
3. Integrare i risultati: Il modello prende i risultati delle chiamate di funzione e li combina per generare la risposta finale.

Questo processo consente al modello di gestire scenari complessi, come controllare lo stato di un ordine, avviare un reso e annullare un ordine, tutto all'interno di un singolo prompt. La capacità del modello di gestire chiamate di funzione nidificate e fornire risposte accurate è particolarmente degna di nota.

Inoltre, il modello può gestire un numero crescente di funzioni, fino a 10 nell'esempio fornito, senza confusione o difficoltà. Questa flessibilità e scalabilità rendono il modello Gemini uno strumento potente per la costruzione di agenti di supporto clienti sofisticati e altre applicazioni che richiedono l'integrazione di dati in tempo reale e la capacità decisionale.

L'esempio mostra la capacità del modello di eseguire chiamate di funzione automatiche e manuali, offrendo agli utenti la flessibilità di personalizzare l'integrazione in base alle loro esigenze specifiche. Questo livello di controllo e trasparenza è una caratteristica preziosa, che consente agli sviluppatori di comprendere e perfezionare il comportamento del modello secondo necessità.

Complessivamente, la gestione dei prompt complessi con più chiamate di funzione da parte del modello Gemini dimostra le sue capacità avanzate e la sua idoneità per la costruzione di applicazioni robuste e intelligenti che richiedono un'integrazione fluida con fonti di dati e servizi esterni.

L'aggiornamento recente dei modelli Gemini, incluse le versioni Pro e Flash, ha portato diversi miglioramenti. I modelli hanno ora accesso a limiti di velocità migliori e gli utenti potranno presto perfezionare la versione Flash sui propri dataset. Anche la modalità JSON e le capacità di chiamata delle funzioni sono state migliorate, portando a prestazioni migliorate.

Il posizionamento dei modelli Gemini nella classifica di ChatbotArena è impressionante, con le versioni Pro e Avanzata al secondo posto, mentre Gemini Flash è al nono posto, subito dopo GPT-4 e CLA Opus. Il modello Gemini Flash è particolarmente interessante, in quanto offre un buon equilibrio tra qualità dell'output, prezzo e velocità di elaborazione, rendendolo una opzione valida per coloro che cercano un modello di alta qualità con una maggiore velocità di elaborazione.

Il tutorial si è concentrato sull'utilizzo dei modelli Gemini per le applicazioni di agenti di supporto clienti, dimostrando la capacità di eseguire chiamate di funzione sequenziali e parallele. Le spiegazioni e gli esempi passo-passo hanno fornito una comprensione approfondita di come i modelli Gemini gestiscono le chiamate di funzione, che è diverso da altri framework proprietari di LLM.

Complessivamente, gli aggiornamenti recenti ai modelli Gemini li hanno resi più capaci e versatili, con il modello Gemini Flash che si distingue come un'opzione convincente per gli utenti che cercano un equilibrio tra qualità, prezzo e prestazioni.