Den nya kodexekveringsfunktionen i Gemini API:n låter utvecklare utnyttja kraften i Gemini-modellen för att autonomt generera och köra Python-kod. Denna förmåga möjliggör en rad användningsområden, från att förfina kodutdata genom iterativ inlärning till att generera kompletta HTML-mallar för webbsidor.

En nyckelfördel med kodexekveringsfunktionen är dess enkelhet - den kan nås med ett enda API-anrop, till skillnad från plattformar som OpenAI:s assistentapi:er, som kräver mer komplex integrering. Detta gör den till ett bekvämt verktyg för snabb testning och prototypning av kodrelaterade uppgifter.

För att använda kodexekveringsfunktionen kan du aktivera den i Gemini AI Studio under avsnittet "Avancerade inställningar". När den är aktiverad kan du ge modellen en uppgift, som att beräkna medelvärdet för en lista med siffror eller generera en HTML-mall för en landningssida. Modellen kommer sedan autonomt att generera och köra den nödvändiga Python-koden och returnera resultaten.

Gemini API:n erbjuder två distinkta verktyg för beräkningsuppgifter: kodexekvering och funktionsanrop. Dessa verktyg har olika fördelar och användningsområden.

Kodexekvering:

• Låter API:t autonomt generera och köra Python-kod i en kontrollerad backend-miljö.
• Passar bäst för att låta API:t hantera kodningsuppgifter självständigt.
• Enkelt att konfigurera med en enda API-förfrågan.
• Användbart för engångsanvändningsfall.

Funktionsanrop:

• Kör en begärd funktion i din valda miljö.
• Bäst för att använda anpassade funktioner eller lokala inställningar.
• Kräver flera API-förfrågningar och potentiellt flera avgifter.
• Lämpligt för fall där du behöver använda dina egna funktioner och lokala konfigurationer.

När du väljer mellan de två, tänk på följande:

• Använd kodexekvering för API-hanterade Python-uppgifter, som de som är aktiverade i Gemini AI Studio.
• Använd funktionsanrop för anpassade och lokala funktioner som krävs i din specifika miljö.

Kodexekveringsfunktionen som Google introducerade i Gemini 1.5 Pro-modellen erbjuder flera fördelar:

1. Autonom kodgenerering och -exekvering: API:t kan autonomt generera och köra Python-kod i en kontrollerad backend-miljö. Detta är användbart för att hantera kodrelaterade uppgifter utan behov av manuell inblandning.

2. Enskilt API-anrop: Konfigurationen av kodexekvering är ganska enkel, eftersom den kan göras med ett enda API-anrop, vilket gör den till ett bekvämt verktyg för specifika användningsfall.

3. Iterativ kodförfining: Kodexekveringsfunktionen låter modellen förfina den genererade koden genom att lära av resultaten av den exekverade koden, vilket hjälper till att uppnå önskat resultat.

Kodexekveringsfunktionen har dock också vissa begränsningar:

1. Begränsningar för utdata: Modellen kan endast generera och köra kod, och kan inte returnera andra artefakter som mediefiler. Alla icke-textutdata måste hanteras separat.

2. Tidsgräns: Kodexekvering har en maximal körtid på 30 sekunder innan den tidsgränsar, vilket kan hindra genereringen av längre kontext eller mer komplex kod.

3. Potentiella regressioner: I vissa fall kan aktivering av kodexekvering leda till regressioner i andra områden av modellens utdata, som att skriva en berättelse.

4. Språkbegränsningar: Även om kodexekveringsfunktionen främst stöder Python, kan den även fungera med andra programmeringsspråk, men omfattningen av detta stöd kan variera.

Google har nyligen introducerat en ny funktion som kallas "Kodexekvering" i deras Gemini API och Studio. Denna funktion låter utvecklare generera och köra Python-kod direkt inom Gemini-modellen, vilket gör det möjligt för dem att förfina koden och dess utdata genom iterativ inlärning.

För att komma igång med Kodexekvering kan du aktivera den i Gemini AI Studio under avsnittet "Avancerade inställningar". När den är aktiverad kan du använda funktionen för att utföra olika uppgifter, såsom:

1. Generera och köra Python-kod: Du kan instruera Gemini-modellen att generera en Python-funktion för att beräkna medelvärdet för en lista med siffror, och sedan köra koden för att få resultaten.

2. Skapa HTML-mallar: Du kan instruera Gemini-modellen att generera en enkel HTML-mall för en SaaS-landningssida, inklusive en rubrik, funktionslista, prislista och andra komponenter. Modellen kommer att generera koden och du kan visa utdata i en live HTML-visare.

Kodexekveringsfunktionen är tillgänglig både i Gemini API och Gemini AI Studio. I API:t fungerar den som ett verktyg som modellen kan använda när det behövs, medan den i Studio är aktiverad under avsnittet "Avancerade inställningar".

Den nya kodexekveringsfunktionen som Google introducerade i Gemini 1.5 Pro-modellen är en betydande uppgradering som ger utvecklare möjlighet att generera och köra Python-kod direkt inom AI-studion eller via Gemini API. Denna funktion möjliggör mer komplex och autonom kodgenerering, vilket gör det möjligt för användare att modellera, felsöka och skapa kraftfulla applikationer med lätthet.

De viktigaste höjdpunkterna i denna nya förmåga inkluderar:

• Utökad kontextfönster: Det 2 miljoner token stora kontextfönstret ger modellen ett större sammanhang att ta hänsyn till, vilket leder till mer omfattande och sammanhängande kodgenerering.
• Enskilt API-anrop: Till skillnad från OpenAI kan kodexekveringsfunktionen i Gemini nås genom ett enda API-anrop, vilket gör den mer strömlinjeformad och effektiv.
• Iterativ kodförfining: Modellen kan förfina och förbättra den genererade koden genom att lära av resultaten av den exekverade koden, vilket leder till bättre resultat.
• Mångsidig språkstöd: Även om exemplen visar Python kan kodexekveringsfunktionen hantera olika programmeringsspråk.