Недавнее обновление моделей Gemini, включая как версию Pro, так и версию Flash, принесло несколько улучшений. Одно из ключевых улучшений - это улучшенные ограничения скорости, позволяющие пользователям делать больше запросов в заданный период времени. Это обновление обеспечивает пользователям больший доступ и гибкость.

Кроме того, версия Gemini Flash в ближайшее время предложит возможность точной настройки модели на собственном наборе данных. Эта функция позволяет пользователям настраивать производительность модели и адаптировать ее к своим конкретным потребностям, что дополнительно повышает возможности модели.

Обновление также улучшило режим JSON и возможности вызова функций моделей Gemini. Эти улучшения в основной функциональности моделей, как ожидается, приведут к улучшению общей производительности.

Модели Gemini, включая версии Pro и Flash, недавно получили обновление. Это обновление принесло несколько улучшений, в том числе улучшенные ограничения скорости и возможность точной настройки версии Flash на собственном наборе данных. Кроме того, были улучшены режим JSON и возможности вызова функций.

Производительность моделей Gemini также была улучшена, о чем свидетельствует их недавний рейтинг в рейтинге ChatBot Arena. Как версия Pro, так и версия Advanced Gemini в настоящее время занимают второе место, в то время как более компактная версия Gemini Flash находится на девятом месте, сразу за GPT-4 и CLA Opus. Это впечатляющее достижение, демонстрирующее возможности моделей Gemini.

Версия Gemini Flash, в частности, представляет большой интерес, поскольку она находится в оптимальной точке с точки зрения качества выходных данных, цены и пропускной способности. По сравнению с Cloud Hau, Gemini Flash предлагает более высокую пропускную способность, и он лучше, чем Hau и GPT-3.5, с точки зрения компромисса между качеством и ценой.

Возможность выполнять вызовы функций является мощной функцией больших языковых моделей (LLM), таких как Gemini. Это позволяет модели получать доступ к внешним данным и функциональности, которые могут отсутствовать в ее обучающих данных, что позволяет ей предоставлять более всеобъемлющие и актуальные ответы на запросы пользователей.

Вызов функций работает следующим образом:

1. Пользователь предоставляет запрос LLM.
2. LLM определяет, нужно ли использовать внешнюю функцию для ответа на запрос.
3. Если требуется функция, LLM выбирает соответствующую функцию из доступных инструментов.
4. LLM предоставляет необходимые входные данные для функции и запрашивает у пользователя ее выполнение.
5. Пользователь выполняет функцию и возвращает результат LLM.
6. LLM включает вывод функции в свой окончательный ответ пользователю.

Для настройки агента поддержки клиентов с использованием Gemini Flash мы будем следовать этим шагам:

1. Установите пакет Python Google Generative AI: Мы начнем с установки необходимого пакета для взаимодействия с Gemini Flash.

2. Импортируйте необходимые пакеты: Мы импортируем пакеты, которые нам понадобятся на протяжении всего руководства.

3. Настройте ключ API: Мы настроим ключ API для взаимодействия с Gemini Flash, либо установив его в качестве секрета в Colab, либо в качестве переменной среды, если используем локальную настройку.

4. Определите доступные функции: Мы определим функции, которые может использовать агент поддержки клиентов, такие как get_order_status и initiate_return.

5. Настройте клиента Gemini Flash: Мы настроим клиента Gemini Flash, указав название модели и список доступных инструментов.

Для выполнения последовательных и параллельных вызовов функций с моделями Gemini мы можем следовать этим шагам:

1. Установите необходимые пакеты: Начните с установки пакета Google Generative AI Python.

2. Импортируйте необходимые пакеты: Импортируйте необходимые пакеты, такие как пакет Generative AI и любые другие утилиты, которые вам могут понадобиться.

3. Настройте ключ API: Получите ключ API из Google AI Studio и настройте его либо как секрет в вашем блокноте Colab, либо как переменную среды, если вы используете локальную настройку.

4. Определите доступные функции: Создайте набор функций, которые модель Gemini может использовать для взаимодействия с внешними источниками данных или выполнения конкретных задач. Обязательно предоставьте подробные строки документации для каждой функции, чтобы помочь модели понять их назначение.

Для обработки сложных запросов, требующих нескольких вызовов функций, модель Gemini демонстрирует впечатляющие возможности. Она может выполнять последовательные и параллельные вызовы функций, плавно интегрируя результаты для генерации точных ответов.

Основные шаги, которые она выполняет, следующие:

1. Определение вызовов функций: Модель анализирует запрос пользователя и определяет необходимые функции для выполнения, будь то последовательные или параллельные.
2. Выполнение функций: Модель предоставляет необходимые входные данные для определенных функций, которые затем выполняются пользователем/интерпретатором.
3. Интеграция результатов: Модель берет результаты вызовов функций и объединяет их, чтобы сгенерировать окончательный ответ.