最近のGeminiモデル(Pro版とFlash版)のアップデートにより、いくつかの改善が行われました。主な改善点は、ユーザーがより多くのリクエストを短時間で行えるようになった改善されたレート制限です。このアップデートにより、ユーザーのアクセスと柔軟性が向上しました。

さらに、Gemini Flashバージョンでは、ユーザー自身のデータセットでモデルをファインチューニングする機能が間もなく提供されます。この機能により、ユーザーはモデルのパフォーマンスをカスタマイズし、特定のニーズに合わせて調整することができ、モデルの機能をさらに強化することができます。

また、GeminiモデルのJSON形式とファンクション呼び出し機能も改善されました。これらのコア機能の改善により、全体的なパフォーマンスの向上が期待されています。

Geminiモデル(Pro版とFlash版)は最近アップデートされました。このアップデートにより、レート制限の向上や、Flash版でユーザー独自のデータセットでのファインチューニングが可能になるなど、いくつかの改善が行われました。さらに、JSON形式とファンクション呼び出し機能も改善されています。

Geminiモデルのパフォーマンスも向上しており、ChatBotArenaのランキングでも高い順位を獲得しています。Pro版とAdvanced版は2位、小型のGemini Flashは9位と、GPT-4やCLA Opusに次ぐ順位を得ています。これは、Geminiモデルの機能を示す impressive な実績です。

特に、Gemini Flashは出力の質、価格、スループットのバランスが良く、注目に値します。Cloud Hauと比べてスループットが高く、Hauやgpt-3.5よりも質と価格のバランスが良いです。

LLMを使用するユースケース(Retrieval Augmented Generation (RAG)やエージェント/ツールの使用など)では、Geminiモデルのファンクション呼び出し機能が特に注目に値します。チュートリアルでは、顧客サポートエージェントの実用的なユースケースを探り、モデルの逐次/並列ファンクション呼び出し機能を示します。

ファンクション呼び出し機能は、Geminiなどの大規模言語モデル(LLM)の強力な機能の1つです。これにより、モデルは自身の学習データ以外の外部データやファンクションにアクセスできるようになり、ユーザーの問い合わせにより包括的で最新の回答を提供できるようになります。

ファンクション呼び出しの流れは以下の通りです:

1. ユーザーがクエリをモデルに提供する
2. モデルがクエリに応答するためにファンクションを使う必要があるかを判断する
3. ファンクションが必要な場合、モデルは利用可能なツールから適切なファンクションを選択する
4. モデルがファンクションに必要な入力を提供し、ユーザーにファンクションの実行を要求する
5. ユーザーがファンクションを実行し、結果をモデルに返す
6. モデルがファンクションの出力をユーザーへの最終的な回答に組み込む

このプロセスにより、LLMは株価、天気情報、顧客サポートツールなどの外部データソースや機能にアクセスできるようになります。自身の知識とファンクション呼び出し機能を組み合わせることで、LLMは幅広い問い合わせに対してより包括的で有用な回答を提供できるようになります。

特に、Geminiモデルは最近のアップデートでファンクション呼び出し機能が改善され、レート制限の向上やFlash版のカスタムデータセットでのファインチューニングが可能になりました。これにより、顧客サポートエージェントやタスク指向型チャットボットなど、外部データやファンクションへのアクセスを必要とするユースケースにおいて、Geminiが魅力的なオプションとなっています。

Gemini Flashを使ったカスタマーサポートエージェントの設定は以下の手順で行います:

1. Google Generative AI Pythonパッケージのインストール: Gemini Flashとやり取りするために必要なパッケージをインストールします。

2. 必要なパッケージのインポート: チュートリアル全体で使用するパッケージをインポートします。

3. APIキーの設定: Gemini Flashと連携するためのAPIキーを設定します。Colabの場合はシークレットとして、ローカル環境の場合は環境変数として設定します。

4. 利用可能なファンクションの定義: 「get_order_status」や「initiate_return」などのカスタマーサポートエージェントが使用可能なファンクションを定義します。

5. Gemini Flashクライアントの設定: モデル名と利用可能なツール(ファンクション)のリストを指定してGemini Flashクライアントを設定します。

6. チャットセッションの開始: 自動ファンクション呼び出しを有効にしてGemini Flashとチャットセッションを開始します。

7. シンプルなファンクション呼び出しの実演: 注文ステータスの確認や返品の開始など、シンプルなファンクション呼び出しを実演します。

8. チャット履歴の確認: モデルとユーザーの間の内部コミュニケーションやファンクション呼び出しの実行方法を理解するためにチャット履歴を確認します。

9. 逐次ファンクション呼び出しの実装: 前の呼び出し結果が次の呼び出しに依存する、逐次ファンクション呼び出しの例を示します。

10. 並列ファンクション呼び出しの実装: 複数の独立したファンクションを実行して最終的な回答を生成する、並列ファンクション呼び出しの例を示します。

11. 利用可能なファンクションの拡張: エージェントが扱えるファンクションの数を増やし、より複雑な操作を実行できることを示します。

12. 手動でのファンクション呼び出し: エージェントがファンクションのリストを提供し、ユーザーが実際のファンクション呼び出しを行う代替アプローチを示します。

これらの手順に従うことで、Gemini Flashを使ったカスタマーサポートエージェントの設定方法、および逐次/並列ファンクション呼び出しの活用方法を理解できます。

Geminiモデルで逐次/並列ファンクション呼び出しを実行するには、以下の手順に従います:

1. 必要なパッケージのインストール: Google Generative AIのPythonパッケージをインストールします。

2. 必要なパッケージのインポート: Generative AIパッケージや必要に応じてその他のユーティリティをインポートします。

3. APIキーの設定: Google AI StudioからAPIキーを取得し、Colabノートブックのシークレットや、ローカル環境の環境変数として設定します。

4. 利用可能なファンクションの定義: 外部データソースとの連携や特定のタスクを実行するための関数を作成します。各関数の目的を理解できるよう、詳細なドキュメンテーションを提供します。

5. Geminiクライアントの設定: Generative AIクライアントを初期化し、Gemini 1.5 Flashモデルを使用するよう指定します。利用可能なツール(ファンクション)のリストをモデルに提供します。

6. チャットセッションの開始: 自動ファンクション呼び出しを有効にしてGeminiモデルとチャットセッションを開始します。

7. 逐次ファンクション呼び出しの処理: ユーザーのクエリが逐次ファンクション呼び出しを必要とする場合、モデルが適切なファンクションを特定し、必要な入力を提供します。これらのファンクションを実行し、結果をモデルに返します。

8. 並列ファンクション呼び出しの処理: 並列ファンクション呼び出しが必要なクエリの場合、モデルが必要なファンクションとその入力をリストで提供します。これらのファンクションを並行して実行し、結果をモデルに返します。

9. ファンクション呼び出し結果のモデルへの提供: 逐次/並列ファンクション呼び出しの結果を、Geminiモデルに返して最終的な回答を生成します。

これらの手順に従うことで、外部データやファンクションとの連携が必要な複雑なクエリに対して、Geminiモデルの機能を効果的に活用できます。モデルが適切なファンクションを特定し、情報の流れを管理する能力は、会話型エージェントやその他の外部データソースとの統合が必要なアプリケーションを構築する上で強力なツールとなります。

Geminiモデルは、複数のファンクション呼び出しを必要とする複雑なプロンプトに対して、優れた対応能力を示しています。逐次/並列ファンクション呼び出しを実行し、結果を適切に統合して正確な回答を生成することができます。

その主なステップは以下の通りです:

1. ファンクション呼び出しの特定: モデルがユーザーのプロンプトを分析し、必要な逐次/並列ファンクションを特定します。
2. ファンクションの実行: モデルが特定したファンクションに必要な入力を提供し、ユーザー/インタプリターがそれらを実行します。
3. 結果の統合: モデルがファンクション呼び出しの結果を取り入れ、最終的な回答を生成します。

このプロセスにより、モデルは注文ステータスの確認、返品の開始、注文のキャンセルなど、1つのプロンプトで複雑なシナリオを処理することができます。ネストされたファンクション呼び出しを管理し、正確な回答を提供する能力は特に注目に値します。

さらに、モデルは10個のファンクションまで扱えるようになり、混乱や困難なく対応できるようになりました。この柔軟性と拡張性は、高度なカスタマーサポートエージェントやその他のアプリケーションを構築する上で、Geminiモデルを強力なツールにしています。

この例では、自動/手動ファンクション呼び出しの両方に対応する機能を示しており、ユーザーが特定のニーズに合わせてモデルの動作を カスタマイズ/微調整できるようになっています。この制御性と透明性は非常に価値のある機能です。

全体として、複雑なプロンプトに対するGeminiモデルの対応能力は、外部データソースやサービスとの統合が必要な、堅牢で知的なアプリケーションを構築するのに適したモデルであることを示しています。

Geminiモデル(Pro版とFlash版)の最近のアップデートにより、いくつかの改善が行われました。モデルのレート制限が向上し、ユーザーはFlash版のモデルをカスタムデータセットでファインチューニングできるようになりました。JSONモードとファンクション呼び出し機能も強化され、全体的なパフォーマンスの向上につながっています。

ChatBotArenaのランキングでは、Geminiモデルの順位が高く、Pro版とAdvanced版が2位、Gemini Flashが9位(GPT-4とCLA Opusに次ぐ)となっています。特にGemini Flashは、出力の質、価格、スループットのバランスが良く、高品質なモデルを求める一方で、スループットも重視するユーザーにとって魅力的なオプションです。

チュートリアルでは、Geminiモデルをカスタマーサポートエージェントに活用する方法を紹介し、逐次/並列ファンクション呼び出しの実行方法を詳しく説明しました。これは、他の独自のLLMフレームワークとは異なる Geminiモデルの特徴を理解する上で有用でした。

全体として、Geminiモデルの最近のアップデートにより、より高度な機能と柔軟性が備わり、特にGemini Flash