De nieuwe code-uitvoeringsvoorziening van de Gemini API stelt ontwikkelaars in staat om de kracht van het Gemini-model te benutten om Python-code autonoom te genereren en uit te voeren. Deze mogelijkheid maakt een reeks toepassingen mogelijk, van het verfijnen van coderesultaten door middel van iteratief leren tot het genereren van complete HTML-sjablonen voor webpagina's.

Een belangrijk voordeel van de code-uitvoeringsvoorziening is de eenvoud ervan - het kan worden benaderd met één API-aanroep, in tegenstelling tot de assistent-API's van platforms als OpenAI, die een complexere integratie vereisen. Dit maakt het een handig hulpmiddel voor het snel testen en prototypen van code-gerelateerde taken.

Om de code-uitvoeringsvoorziening te gebruiken, kunt u deze inschakelen in de Gemini AI Studio onder de sectie "Geavanceerde instellingen". Eenmaal ingeschakeld, kunt u het model een taak geven, zoals het berekenen van het gemiddelde van een lijst met getallen of het genereren van een HTML-sjabloon voor een landingspagina. Het model zal vervolgens autonoom de benodigde Python-code genereren en uitvoeren, en de resultaten retourneren.

De Gemini API biedt twee verschillende hulpmiddelen voor computationele taken: code-uitvoering en functie-aanroep. Deze hulpmiddelen hebben verschillende voor- en nadelen.

Code-uitvoering:

• Stelt de API in staat om autonoom Python-code te genereren en uit te voeren binnen een gecontroleerde backend-omgeving.
• Het beste geschikt voor het laten uitvoeren van codingsfuncties door de API.
• Eenvoudig in te stellen met één API-aanvraag.
• Nuttig voor eenmalige gebruiksgevallen.

Functie-aanroep:

• Voert een aangevraagde functie uit in uw gekozen omgeving.
• Het beste voor het gebruik van aangepaste functies of lokale instellingen.
• Vereist meerdere API-aanvragen en mogelijk meerdere kosten.
• Geschikt voor gevallen waarin u uw eigen functies en lokale configuraties moet gebruiken.

Wanneer u moet kiezen tussen de twee, overweeg dan het volgende:

• Gebruik code-uitvoering voor API-beheerde Python-taken, zoals die welke zijn ingeschakeld in de Gemini AI Studio.
• Gebruik functie-aanroep voor aangepaste en lokale functies die nodig zijn in uw specifieke omgeving.

De code-uitvoeringsvoorziening die Google heeft geïntroduceerd in het Gemini 1.5 Pro-model biedt verschillende voordelen:

1. Autonome code-generatie en -uitvoering: De API kan autonoom Python-code genereren en uitvoeren binnen een gecontroleerde backend-omgeving. Dit is handig voor het afhandelen van code-gerelateerde taken zonder handmatige tussenkomst.

2. Enkele API-aanvraag: Het instellen van code-uitvoering is vrij eenvoudig, aangezien het kan worden gedaan met één API-aanvraag, waardoor het een handig hulpmiddel is voor specifieke gebruiksgevallen.

3. Iteratieve code-verfijning: De code-uitvoeringsvoorziening stelt het model in staat om de gegenereerde code te verfijnen door te leren van de resultaten van de uitgevoerde code, waardoor het gewenste resultaat kan worden bereikt.

De code-uitvoeringsvoorziening heeft echter ook enkele beperkingen:

1. Beperkingen voor uitvoer: Het model kan alleen code genereren en uitvoeren, en kan geen andere artefacten zoals mediabestanden retourneren. Niet-tekstuele outputs moeten afzonderlijk worden verwerkt.

2. Tijdslimiet: De code-uitvoering heeft een maximale looptijd van 30 seconden voordat deze time-out, wat de generatie van langere context of complexere code kan belemmeren.

3. Mogelijke regressies: In sommige gevallen kan het inschakelen van code-uitvoering leiden tot regressies in andere gebieden van de modeluitvoer, zoals het schrijven van een verhaal.

4. Taal beperkingen: Hoewel de code-uitvoeringsvoorziening in de eerste plaats Python ondersteunt, kan het ook met andere programmeertalen werken, maar de mate van deze ondersteuning kan variëren.

Google heeft onlangs een nieuwe functie genaamd "Code Execution" geïntroduceerd in hun Gemini API en Studio. Deze functie stelt ontwikkelaars in staat om Python-code rechtstreeks binnen het Gemini-model te genereren en uit te voeren, waardoor ze de code en de resultaten ervan kunnen verfijnen door middel van iteratief leren.

Om aan de slag te gaan met Code Execution, kunt u deze inschakelen in de Gemini AI Studio onder de sectie "Geavanceerde instellingen". Eenmaal ingeschakeld, kunt u de functie gebruiken om verschillende taken uit te voeren, zoals:

1. Python-code genereren en uitvoeren: U kunt het Gemini-model een Python-functie laten genereren om het gemiddelde van een lijst met getallen te berekenen, en vervolgens de code uitvoeren om de resultaten te verkrijgen.

2. HTML-sjablonen maken: U kunt het Gemini-model instrueren om een eenvoudig HTML-sjabloon voor een SaaS-landingspagina te genereren, inclusief een header, functielijst, prijstabel en andere componenten. Het model zal de code genereren en u kunt de output bekijken in een live HTML-viewer.

De Code Execution-functie is beschikbaar in zowel de Gemini API als de Gemini AI Studio. In de API fungeert het als een hulpmiddel dat het model kan gebruiken wanneer dat nodig is, terwijl het in de Studio wordt ingeschakeld onder de sectie "Geavanceerde instellingen".

De nieuwe code-uitvoeringsvoorziening die Google heeft geïntroduceerd in het Gemini 1.5 Pro-model is een belangrijke upgrade die ontwikkelaars in staat stelt om Python-code rechtstreeks binnen de AI Studio of via de Gemini API te genereren en uit te voeren. Deze functie maakt complexere en autonome code-generatie mogelijk, waardoor gebruikers eenvoudig krachtige toepassingen kunnen modelleren, debuggen en maken.

De belangrijkste hoogtepunten van deze nieuwe mogelijkheid zijn:

• Uitgebreid contextvenster: Het 2 miljoen token contextvenster geeft het model een grotere context om rekening mee te houden, wat leidt tot meer uitgebreide en samenhangende code-generatie.
• Enkele API-oproep toegang: In tegenstelling tot OpenAI kan de code-uitvoeringsvoorziening in Gemini worden benaderd via één API-oproep, wat het efficiënter en gestroomlijnder maakt.
• Iteratieve code-verfijning: Het model kan de gegenereerde code verfijnen en verbeteren door te leren van de resultaten van de uitgevoerde code, wat leidt tot betere resultaten.
• Diverse taalondersteuning: Hoewel de voorbeelden Python laten zien, kan de code-uitvoeringsvoorziening verschillende programmeertalen aan.

Het is echter belangrijk om enkele beperkingen op te merken, zoals de 30-seconden time-out voor code-uitvoering en het onvermogen om niet-tekstuele outputs zoals mediabestanden te retourneren. Bovendien kan het inschakelen van code-uitvoering leiden tot regressies in andere gebieden van de modelpresta