A recente atualização dos modelos Gemini, incluindo as versões Pro e Flash, trouxe várias melhorias. Uma melhoria-chave é os limites de taxa aprimorados, permitindo que os usuários façam mais solicitações em um determinado período. Esta atualização fornece maior acesso e flexibilidade para os usuários.

Adicionalmente, a versão Gemini Flash em breve oferecerá a capacidade de ajustar o modelo em seu próprio conjunto de dados. Este recurso permite que os usuários personalizem o desempenho do modelo e o adaptem às suas necessidades específicas, melhorando ainda mais as capacidades do modelo.

A atualização também melhorou o modo JSON e as capacidades de chamada de função dos modelos Gemini. Essas melhorias na funcionalidade básica dos modelos devem resultar em um melhor desempenho geral.

Os modelos Gemini, incluindo as versões Pro e Flash, receberam recentemente uma atualização. Esta atualização trouxe várias melhorias, incluindo limites de taxa aprimorados e a capacidade de ajustar a versão Flash em seu próprio conjunto de dados. Além disso, o modo JSON e as capacidades de chamada de função foram aprimorados.

O desempenho dos modelos Gemini também foi aprimorado, como evidenciado por sua recente classificação no ranking do ChatBot Arena. Tanto a versão Pro quanto a versão Avançada do Gemini estão atualmente em segundo lugar, enquanto a menor Gemini Flash está em nono lugar, logo atrás do GPT-4 e do CLA Opus. Esse é um feito impressionante, que demonstra as capacidades dos modelos Gemini.

O Gemini Flash, em particular, é de grande interesse, pois se encontra em um ponto ideal em termos de qualidade dos resultados, preço e vazão. Em comparação com o Cloud Hau, o Gemini Flash oferece maior vazão e é melhor que o Hau e o GPT-3.5 em termos do compromisso entre qualidade e preço.

A capacidade de fazer chamadas de função é um recurso poderoso de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como o Gemini. Ele permite que o modelo acesse dados e funcionalidades externos que podem não estar presentes em seus dados de treinamento, permitindo que ele forneça respostas mais abrangentes e atualizadas às consultas dos usuários.

A chamada de função funciona da seguinte forma:

1. O usuário fornece uma consulta ao LLM.
2. O LLM determina se precisa usar uma função externa para responder à consulta.
3. Se uma função for necessária, o LLM seleciona a função apropriada entre as ferramentas disponíveis.
4. O LLM fornece os insumos necessários à função e solicita que o usuário a execute.
5. O usuário executa a função e retorna o resultado ao LLM.
6. O LLM incorpora a saída da função em sua resposta final ao usuário.

Este processo permite que o LLM aproveite fontes de dados e capacidades externas, como preços de ações em tempo real, informações meteorológicas ou ferramentas de suporte ao cliente. Ao combinar seu próprio conhecimento com a capacidade de fazer chamadas de função, o LLM pode fornecer respostas mais abrangentes e úteis a uma ampla gama de consultas.

Para configurar o agente de suporte ao cliente com o Gemini Flash, seguiremos estas etapas:

1. Instalar o pacote Python do Google Generative AI: Começaremos instalando o pacote necessário para interagir com o Gemini Flash.

2. Importar os pacotes necessários: Importaremos os pacotes que precisaremos durante o tutorial.

3. Configurar a chave da API: Configuraremos a chave da API para interagir com o Gemini Flash, seja definindo-a como um segredo no Colab ou como uma variável de ambiente se estiver usando uma configuração local.

4. Definir as funções disponíveis: Definiremos as funções que o agente de suporte ao cliente pode usar, como get_order_status e initiate_return.

5. Configurar o cliente Gemini Flash: Configuraremos o cliente Gemini Flash, especificando o nome do modelo e a lista de ferramentas disponíveis.

6. Iniciar uma sessão de bate-papo: Iniciaremos uma sessão de bate-papo com o Gemini Flash, ativando a chamada automática de função para permitir que o modelo execute as funções necessárias.

Para executar chamadas de função sequenciais e paralelas com os modelos Gemini, podemos seguir estas etapas:

1. Instalar os pacotes necessários: Comece instalando o pacote Python do Google Generative AI.

2. Importar os pacotes necessários: Importe os pacotes necessários, como o pacote Generative AI e quaisquer outros utilitários que você possa precisar.

3. Configurar a chave da API: Obtenha sua chave da API do Google AI Studio e configure-a como um segredo em seu notebook Colab ou como uma variável de ambiente se estiver usando uma configuração local.

4. Definir as funções disponíveis: Crie um conjunto de funções que o modelo Gemini possa usar para interagir com fontes de dados externas ou executar tarefas específicas. Certifique-se de fornecer docstrings detalhadas para cada função para ajudar o modelo a entender seu propósito.

5. Configurar o cliente Gemini: Inicialize o cliente Generative AI e especifique o modelo Gemini 1.5 Flash como o modelo a ser usado. Forneça a lista de ferramentas (funções) disponíveis ao modelo.

Para lidar com prompts complexos que exigem várias chamadas de função, o modelo Gemini demonstra capacidades impressionantes. Ele pode executar chamadas de função sequenciais e paralelas, integrando perfeitamente os resultados para gerar respostas precisas.

As principais etapas envolvidas são:

1. Determinar as chamadas de função: O modelo analisa o prompt do usuário e identifica as funções necessárias para executar, sejam elas sequenciais ou paralelas.
2. Executar as funções: O modelo fornece os insumos necessários para as funções identificadas, que são então executadas pelo usuário/intérprete.
3. Integrar os resultados: O modelo pega os resultados das chamadas de função e os combina para gerar a resposta final.

Este processo permite que o modelo lide com cenários complexos, como verificar o status de um pedido, iniciar uma devolução e cancelar um pedido, tudo dentro de um único prompt. A capacidade do modelo de gerenciar chamadas de função aninhadas e fornecer respostas precisas é particularmente notável.