La nuova funzione di esecuzione del codice dell'API Gemini consente agli sviluppatori di sfruttare la potenza del modello Gemini per generare ed eseguire autonomamente codice Python. Questa capacità abilita una serie di casi d'uso, dalla raffinazione degli output del codice attraverso l'apprendimento iterativo alla generazione di modelli HTML completi per le pagine web.

Un vantaggio chiave della funzione di esecuzione del codice è la sua semplicità - può essere accessibile con una singola chiamata API, a differenza delle API degli assistenti di piattaforme come OpenAI, che richiedono un'integrazione più complessa. Ciò la rende uno strumento conveniente per testare e prototipare rapidamente attività legate al codice.

Per utilizzare la funzione di esecuzione del codice, è possibile attivarla nello Gemini AI Studio nella sezione "Impostazioni avanzate". Una volta attivata, è possibile fornire al modello un compito, come calcolare la media di una lista di numeri o generare un modello HTML per una pagina di destinazione. Il modello genererà quindi autonomamente ed eseguirà il codice Python necessario, restituendo i risultati.

L'API Gemini offre due strumenti distinti per le attività di calcolo: l'esecuzione del codice e la chiamata di funzioni. Questi strumenti hanno vantaggi e casi d'uso diversi.

Esecuzione del codice:

• Consente all'API di generare ed eseguire autonomamente il codice Python in un ambiente backend controllato.
• È più adatto per far gestire all'API i compiti di codifica in modo indipendente.
• È semplice da impostare con una singola richiesta API.
• È utile per casi d'uso a singolo utilizzo.

Chiamata di funzioni:

• Esegue una funzione richiesta nel tuo ambiente scelto.
• È meglio per l'utilizzo di funzioni personalizzate o configurazioni locali.
• Richiede più richieste API e potenzialmente più addebiti.
• È adatto per i casi in cui è necessario utilizzare le proprie funzioni e configurazioni locali.

Quando si sceglie tra i due, considerare quanto segue:

• Utilizzare l'esecuzione del codice per le attività Python gestite dall'API, come quelle abilitate nello Gemini AI Studio.
• Utilizzare la chiamata di funzioni per le funzioni personalizzate e locali richieste nel tuo ambiente specifico.

La funzione di esecuzione del codice introdotta da Google nel modello Gemini 1.5 Pro offre diversi vantaggi:

1. Generazione ed esecuzione autonoma del codice: L'API può generare ed eseguire autonomamente il codice Python in un ambiente backend controllato. Questo è utile per gestire attività legate al codice senza la necessità di intervento manuale.

2. Singola richiesta API: L'impostazione dell'esecuzione del codice è abbastanza semplice, in quanto può essere effettuata con una singola richiesta API, rendendola uno strumento conveniente per casi d'uso specifici.

3. Raffinamento iterativo del codice: La funzione di esecuzione del codice consente al modello di raffinare il codice generato imparando dai risultati del codice eseguito, aiutando a raggiungere il risultato desiderato.

Tuttavia, la funzione di esecuzione del codice presenta anche alcune limitazioni:

1. Restrizioni sull'output: Il modello può solo generare ed eseguire il codice e non può restituire altri artefatti come file multimediali. Qualsiasi output non testuale dovrebbe essere gestito separatamente.

2. Limitazione del timeout: L'esecuzione del codice ha un tempo massimo di esecuzione di 30 secondi prima di raggiungere il timeout, il che potrebbe ostacolare la generazione di codice più lungo o complesso.

3. Potenziali regressioni: In alcuni casi, l'abilitazione dell'esecuzione del codice può portare a regressioni in altre aree dell'output del modello, come la scrittura di una storia.

4. Limitazioni linguistiche: Mentre la funzione di esecuzione del codice supporta principalmente Python, potrebbe anche funzionare con altri linguaggi di programmazione, ma l'entità di questo supporto può variare.

Google ha recentemente introdotto una nuova funzionalità chiamata "Esecuzione del codice" nella sua API e Studio Gemini. Questa funzionalità consente agli sviluppatori di generare ed eseguire direttamente il codice Python all'interno del modello Gemini, permettendo loro di raffinare il codice e i suoi output attraverso l'apprendimento iterativo.

Per iniziare con l'Esecuzione del codice, è possibile attivarla nello Gemini AI Studio nella sezione "Impostazioni avanzate". Una volta attivata, è possibile utilizzare la funzionalità per eseguire vari compiti, come:

1. Generazione ed esecuzione di codice Python: È possibile far generare al modello Gemini una funzione Python per calcolare la media di una lista di numeri ed eseguire il codice per fornire i risultati.

2. Creazione di modelli HTML: È possibile istruire il modello Gemini a generare un semplice modello HTML per una pagina di destinazione SaaS, inclusi intestazione, elenco delle funzionalità, tabella dei prezzi e altri componenti. Il modello genererà il codice e sarà possibile visualizzare l'output in un visualizzatore HTML live.

La funzionalità di Esecuzione del codice è disponibile sia nell'API Gemini che nello Gemini AI Studio. Nell'API, agisce come uno strumento che il modello può utilizzare ogni volta che ne ha bisogno, mentre nello Studio è abilitata nella sezione "Impostazioni avanzate".

La nuova funzionalità di esecuzione del codice introdotta da Google nel modello Gemini 1.5 Pro è un importante aggiornamento che permette agli sviluppatori di generare ed eseguire codice Python direttamente all'interno dello Gemini AI Studio o attraverso l'API Gemini. Questa funzionalità consente una generazione di codice più complessa e autonoma, consentendo agli utenti di modellare, debuggare e creare applicazioni potenti con facilità.

I principali punti salienti di questa nuova capacità includono:

• Finestra di contesto ampliata: La finestra di contesto di 2 milioni di token fornisce al modello un contesto più ampio da considerare, portando a una generazione di codice più completa e coerente.
• Accesso con una singola chiamata API: A differenza di OpenAI, la funzionalità di esecuzione del codice in Gemini può essere accessibile attraverso una singola chiamata API, rendendola più snella ed efficiente.
• Raffinamento iterativo del codice: Il modello può raffinare e migliorare il codice generato imparando dai risultati del codice eseguito, portando a risultati migliori.
• Supporto per diversi linguaggi: Sebbene gli esempi mostrino Python, la funzionalità di esecuzione del codice può gestire vari linguaggi di programmazione.

Tuttavia, è importante notare alcune limitazioni, come il timeout di 30 secondi per l'esecuzione del codice e l'impossibilità di restituire output non testuali come file multimediali. Inoltre, l'abilitazione dell'esecuzione del codice può portare a regressioni in altre aree delle prestazioni del modello.

Complessivamente, l'introduzione della funzionalità di esecuzione del codice nel modello Gemini 1.5 Pro è un passo importante, fornendo agli sviluppatori uno strumento potente per automatizzare e snellire i loro compiti di codifica. Man mano che la tecnologia continuerà a evolversi, sarà entusiasmante vedere come questa funzionalità verrà ulteriormente migliorata e integrata nell'ecosistema AI più ampio.