De recente update van de Gemini-modellen, inclusief zowel de Pro- als de Flash-versies, heeft verschillende verbeteringen gebracht. Een belangrijke verbetering is de verbeterde snelheidsbeperkingen, waardoor gebruikers meer aanvragen binnen een bepaalde tijdsperiode kunnen doen. Deze update biedt gebruikers meer toegang en flexibiliteit.

Bovendien zal de Gemini Flash-versie binnenkort de mogelijkheid bieden om het model op uw eigen dataset af te stemmen. Deze functie stelt gebruikers in staat om de prestaties van het model aan te passen en af te stemmen op hun specifieke behoeften, waardoor de mogelijkheden van het model verder worden verbeterd.

De update heeft ook de JSON-modus en functie-aanroepende mogelijkheden van de Gemini-modellen verbeterd. Deze verbeteringen in de kernfunctionaliteit van de modellen zullen naar verwachting leiden tot een betere algehele prestatie.

De Gemini-modellen, inclusief de Pro- en Flash-versies, hebben onlangs een update ontvangen. Deze update heeft verschillende verbeteringen gebracht, waaronder verbeterde snelheidsbeperkingen en de mogelijkheid om de Flash-versie af te stemmen op uw eigen dataset. Daarnaast zijn de JSON-modus en functie-aanroepende mogelijkheden verbeterd.

De prestaties van de Gemini-modellen zijn ook verbeterd, zoals blijkt uit hun recente ranking in de ChatBot Arena-leaderboard. Zowel de Pro- als de Advanced-versie van Gemini staan momenteel op nummer twee, terwijl de kleinere Gemini Flash op nummer negen staat, net achter GPT-4 en CLA Opus. Dit is een indrukwekkende prestatie die de mogelijkheden van de Gemini-modellen laat zien.

De Gemini Flash is in het bijzonder interessant omdat deze zich in een zoete spot bevindt wat betreft de kwaliteit van de outputs, prijs en doorvoer. In vergelijking met Cloud Hau biedt Gemini Flash een hogere doorvoer, en het is beter dan Hau en GPT-3.5 wat betreft de balans tussen kwaliteit en prijs.

De mogelijkheid om functie-aanroepen te doen is een krachtige functie van grote taalmodellen (LLM's) zoals Gemini. Hiermee kan het model toegang krijgen tot externe gegevens en functionaliteit die niet in de trainingsgegevens aanwezig zijn, waardoor het uitgebreidere en actuele antwoorden op gebruikersquery's kan geven.

Functie-aanroepen werken als volgt:

1. De gebruiker geeft een query aan het LLM.
2. Het LLM bepaalt of het een externe functie moet gebruiken om op de query te reageren.
3. Als een functie nodig is, selecteert het LLM de juiste functie uit de beschikbare tools.
4. Het LLM geeft de benodigde invoer aan de functie en vraagt de gebruiker om deze uit te voeren.
5. De gebruiker voert de functie uit en geeft het resultaat terug aan het LLM.
6. Het LLM verwerkt de functie-uitvoer in het uiteindelijke antwoord aan de gebruiker.

Dit proces stelt het LLM in staat om gebruik te maken van externe gegevensbronnen en mogelijkheden, zoals real-time aandelenkoersen, weersgegevens of klantenondersteuningtools. Door zijn eigen kennis te combineren met de mogelijkheid om functie-aanroepen te doen, kan het LLM uitgebreidere en nuttigere antwoorden geven op een breed scala aan queries.

Om de klantenondersteuningsagent met Gemini Flash in te stellen, volgen we deze stappen:

1. Installeer het Google Generative AI Python-pakket: We beginnen met het installeren van het benodigde pakket om te communiceren met Gemini Flash.

2. Importeer de benodigde pakketten: We importeren de pakketten die we tijdens de zelfstudie nodig hebben.

3. Stel de API-sleutel in: We stellen de API-sleutel in om te communiceren met Gemini Flash, hetzij door deze als een geheim in Colab in te stellen, hetzij als een omgevingsvariabele als we een lokale setup gebruiken.

4. Definieer de beschikbare functies: We definiëren de functies die de klantenondersteuningsagent kan gebruiken, zoals get_order_status en initiate_return.

5. Stel de Gemini Flash-client in: We stellen de Gemini Flash-client in, waarbij we de modelnaam en de lijst met beschikbare tools opgeven.

6. Start een chatsessie: We starten een chatssessie met Gemini Flash, waarbij we automatische functie-aanroepen inschakelen om het model in staat te stellen de benodigde functies uit te voeren.

7. Demonstreer eenvoudige functie-aanroepen: We demonstreren hoe eenvoudige functie-aanroepen kunnen worden uitgevoerd, zoals het controleren van de status van een bestelling en het initiëren van een retour.

8. Onderzoek de chatgeschiedenis: We bekijken de chatgeschiedenis om te begrijpen hoe de interne communicatie tussen het model en de gebruiker verloopt en hoe de functie-aanroepen worden uitgevoerd.

9. Implementeer opeenvolgende functie-aanroepen: We demonstreren hoe de agent opeenvolgende functie-aanroepen kan uitvoeren, waarbij de uitvoer van de ene functie-aanroep afhankelijk is van de vorige.

10. Implementeer parallelle functie-aanroepen: We laten een voorbeeld zien van het maken van parallelle functie-aanroepen, waarbij de agent meerdere onafhankelijke functies moet uitvoeren om het uiteindelijke antwoord te genereren.

11. Breid de beschikbare functies uit: We verhogen het aantal beschikbare functies voor de agent, waarmee we de mogelijkheid demonstreren om een complexere set bewerkingen te verwerken.

12. Voer functie-aanroepen handmatig uit: We laten een alternatieve aanpak zien waarbij de agent de lijst met uit te voeren functies verstrekt, en de gebruiker verantwoordelijk is voor het daadwerkelijk uitvoeren van de functie-aanroepen.

Om opeenvolgende en parallelle functie-aanroepen met de Gemini-modellen uit te voeren, kunnen we de volgende stappen volgen:

1. Installeer de benodigde pakketten: Begin met het installeren van het Google Generative AI Python-pakket.

2. Importeer de benodigde pakketten: Importeer de benodigde pakketten, zoals het Generative AI-pakket en eventuele andere hulpprogramma's die je nodig hebt.

3. Stel de API-sleutel in: Verkrijg je API-sleutel van Google AI Studio en stel deze in als een geheim in je Colab-notebook of als een omgevingsvariabele als je een lokale setup gebruikt.

4. Definieer de beschikbare functies: Maak een set functies die het Gemini-model kan gebruiken om te communiceren met externe gegevensbronnen of specifieke taken uit te voeren. Zorg ervoor dat je gedetailleerde docstrings voor elke functie verstrekt om het model te helpen hun doel te begrijpen.

5. Stel de Gemini-client in: Initialiseer de Generative AI-client en specificeer het Gemini 1.5 Flash-model als het te gebruiken model. Geef de lijst met beschikbare tools (functies) aan het model.

6. Start een chatssessie: Begin een chatssessie met het Gemini-model, waarbij je automatische functie-aanroepen inschakelt als dat gewenst is.

7. Verwerk opeenvolgende functie-aanroepen: Wanneer de gebruikersquery opeenvolgende functie-aanroepen vereist, zal het model de juiste functies bepalen en de benodigde invoer verstrekken. Je kunt deze functies dan uitvoeren en de resultaten terugsturen naar het model om het uiteindelijke antwoord te genereren.

8. Verwerk parallelle functie-aanroepen: Voor queries die parallelle functie-aanroepen vereisen, zal het model een lijst met de benodigde functies en hun bijbehorende invoer verstrekken. Je kunt deze functies dan gelijktijdig uitvoeren en de resultaten terugsturen naar het model om het uiteindelijke antwoord te genereren.

9. Geef de functie-aanroepresultaten door aan het model: Of je nu opeenvolgende of parallelle functie-aanroepen uitvoert, je moet de resultaten van de functie-aanroepen terugsturen naar het Gemini-model om het uiteindelijke antwoord te genereren.

Om complexe prompts te verwerken die meerdere functie-aanroepen vereisen, toont het Gemini-model indrukwekkende mogelijkheden. Het kan opeenvolgende en parallelle functie-aanroepen uitvoeren en de resultaten naadloos integreren om accurate antwoorden te genereren.

De belangrijkste stappen zijn:

1. Bepaal functie-aanroepen: Het model analyseert de gebruikersprompt en identificeert de benodigde functies om uit te voeren, of deze nu opeenvolgend of parallel zijn.
2. Voer functies uit: Het model verstrekt de vereiste invoer aan de geïdentificeerde functies, die vervolgens door de gebruiker/interpreter worden uitgevoerd.
3. Integreer resultaten: Het model neemt de resultaten van de functie-aanroepen en combineert deze om het uiteindelijke antwoord te genereren.

Dit proces stelt het model in staat om complexe scenario's te verwerken, zoals het controleren van de status van een bestelling, het initiëren van een retour en het annuleren van een bestelling, allemaal binnen één enkele prompt. De mogelijkheid van het model om geneste functie-aanroepen te beheren en accurate antwoorden te geven, is bijzonder opmerkelijk.

Bovendien kan het model omgaan met een toenemend aantal functies, tot 10 in het gegeven voorbeeld, zonder verwarring of moeilijkheden. Deze flexibiliteit en schaalbaarheid maken het Gemini-model een krachtig hulpmiddel voor het bouwen van geavanceerde klantenondersteuningsagenten en andere toepassingen die real-time gegevensintegratie en besluitvorming vereisen.

Het voorbeeld toont de mogelijkheid van het model om zowel automatische als handmatige functie-aanroepen uit te voeren, waardoor gebruikers de integratie kunnen aanpassen aan hun specifieke behoeften. Dit niveau van controle en transparantie is een waardevolle functie, waardoor ontwikkelaars het gedrag van het model kunnen begrijpen en indien nodig kunnen afstemmen.

Overal laat de manier waarop het Gemini-model complexe prompts met meerdere functie-aanroepen verwerkt, zijn geavanceerde mogelijkheden zien en maakt het geschikt voor het bouwen van robuuste, intelligente toepassingen die naadloze integratie met externe gegevensbronnen en diensten vereisen.

De recente update van de Gemini-modellen, inclusief de Pro- en Flash-versies, heeft verschillende verbeteringen gebracht. De modellen hebben nu toegang tot betere snelheidsbeperkingen, en gebruikers zullen binnenkort in staat zijn om de Flash-versie af te stemmen op hun eigen datasets. De JSON-modus en functie-aanroepende mogelijkheden zijn ook verbeterd, wat heeft geleid tot verbeterde prestaties.

De ranking van de Gemini-modellen in de ChatbotArena-leaderboard is indrukwekkend, waarbij de Pro- en Advanced-versies op nummer twee staan, terwijl de Gemini Flash op nummer negen staat, net achter GPT-4 en CLA Opus. Het Gemini Flash-model is in het bijzonder interessant, omdat het een goede balans biedt tussen outputkwaliteit, prijs en doorvoer, waardoor het een aantrekkelijke optie is voor gebruikers die op zoek zijn naar een hoogwaardig model met een verhoogde doorvoer.

De zelfstudie richtte zich op het gebruik van de Gemini-modellen voor klantenondersteuningsagent-toepassingen, waarbij de mogelijkheid om opeenvolgende en parallelle functie-aanroepen uit te voeren werd gedemonstreerd. De stapsgewijze uitleg en voorbeelden boden een uitgebreid inzicht in hoe de Gemini-modellen functie-aanroepen verwerken, wat verschilt van andere eigendomsrechtelijke LLM-frameworks.

Overal hebben de recente updates van de Gemini-modellen ze capabeler en veelzijdiger gemaakt, waarbij het Gemini Flash-model opvalt als een aantrekkelijke optie voor gebruikers die op zoek zijn naar een balans tussen kwaliteit, prijs en prestaties.