最近对 Gemini 模型(包括 Pro 和 Flash 版本)的更新带来了几项改进。其中一个关键的增强是改善了速率限制,允许用户在给定的时间框架内进行更多的请求。这次更新为用户提供了更多的访问权限和灵活性。

此外,Gemini Flash 版本将很快提供在自己的数据集上微调模型的能力。这个功能使用户能够定制模型的性能,并将其调整到自己的特定需求,进一步增强模型的功能。

这次更新还改善了 Gemini 模型的 JSON 模式和函数调用功能。这些对模型核心功能的改进预计将带来更好的整体性能。

包括 Pro 和 Flash 版本在内的 Gemini 模型最近已经收到了更新。这次更新带来了几项改进,包括增强的速率限制和在自己的数据集上微调 Flash 版本的能力。此外,JSON 模式和函数调用功能也有所改善。

Gemini 模型的性能也有所提升,这可以从它们在 ChatBot Arena 排行榜上的排名看出。Gemini 的 Pro 和 Advanced 版本目前位居第二,而较小的 Gemini Flash 位居第九,仅次于 GPT-4 和 CLA Opus。这是一个非常出色的成绩,展示了 Gemini 模型的能力。

特别是 Gemini Flash 引起了很大的兴趣,因为它在输出质量、价格和吞吐量之间达到了一个很好的平衡。与 Cloud Hau 相比,Gemini Flash 提供了更高的吞吐量,并且在质量和价格之间的折衷方面优于 Hau 和 GPT-3.5。

大型语言模型(LLM)如 Gemini 的函数调用能力是一个强大的功能。它允许模型访问训练数据中可能不存在的外部数据和功能,从而能够为用户查询提供更全面和最新的响应。

函数调用的工作原理如下:

1. 用户向 LLM 提供查询。
2. LLM 确定是否需要使用外部函数来响应查询。
3. 如果需要函数,LLM 会从可用工具中选择合适的函数。
4. LLM 提供必要的输入到函数,并请求用户执行它。
5. 用户执行函数并将结果返回给 LLM。
6. LLM 将函数输出纳入最终响应发送给用户。

这个过程允许 LLM 利用外部数据源和功能,如实时股票价格、天气信息或客户支持工具。通过结合自身知识和函数调用能力,LLM 可以为各种查询提供更全面和有用的响应。

Gemini 模型最近的更新改善了它们的函数调用功能,包括更好的速率限制和在自定义数据集上微调 Flash 版本的能力。这使 Gemini 成为需要访问外部数据或功能的用例的有吸引力的选择,如客户支持代理或面向任务的聊天机器人。

要使用 Gemini Flash 设置客户支持代理,我们将遵循以下步骤:

1. 安装 Google Generative AI Python 包: 我们将首先安装必要的包来与 Gemini Flash 交互。

2. 导入所需的包: 我们将导入在整个教程中需要使用的包。

3. 设置 API 密钥: 我们将设置 API 密钥来与 Gemini Flash 交互,可以在 Colab 中将其设置为秘密,或在使用本地设置时将其设置为环境变量。

4. 定义可用的函数: 我们将定义客户支持代理可以使用的函数,如 get_order_status 和 initiate_return。

5. 设置 Gemini Flash 客户端: 我们将设置 Gemini Flash 客户端,指定模型名称和可用工具列表。

6. 启动聊天会话: 我们将启动与 Gemini Flash 的聊天会话,启用自动函数调用以允许模型执行必要的函数。

7. 演示简单的函数调用: 我们将演示如何进行简单的函数调用,如检查订单状态和发起退货。

8. 探索聊天历史: 我们将检查聊天历史,了解模型和用户之间的内部通信,以及函数调用是如何执行的。

9. 实现顺序函数调用: 我们将演示代理如何进行顺序函数调用,其中一个函数调用的输出依赖于前一个。

10. 实现并行函数调用: 我们将展示一个进行并行函数调用的示例,代理需要执行多个独立的函数来生成最终响应。

11. 扩展可用的函数: 我们将增加代理可用的函数数量,展示其处理更复杂操作集的能力。

12. 手动执行函数调用: 我们将展示一种替代方法,代理提供要执行的函数列表,而用户负责进行实际的函数调用。

通过遵循这些步骤,您将对如何使用 Gemini Flash 设置客户支持代理,以及如何利用其顺序和并行函数调用功能有深入的了解。

要执行 Gemini 模型的顺序和并行函数调用,我们可以遵循以下步骤:

1. 安装所需的包: 首先安装 Google Generative AI Python 包。

2. 导入必要的包: 导入所需的包,如 Generative AI 包和任何其他可能需要的实用程序。

3. 设置 API 密钥: 从 Google AI Studio 获取您的 API 密钥,并将其设置为 Colab 笔记本中的秘密或本地设置中的环境变量。

4. 定义可用的函数: 创建一组 Gemini 模型可以用来与外部数据源交互或执行特定任务的函数。为每个函数提供详细的文档字符串,以帮助模型理解它们的目的。

5. 设置 Gemini 客户端: 初始化 Generative AI 客户端,并将 Gemini 1.5 Flash 模型指定为要使用的模型。提供可用工具(函数)列表给模型。

6. 启动聊天会话: 开始与 Gemini 模型的聊天会话,如果需要可以启用自动函数调用。

7. 处理顺序函数调用: 当用户查询需要顺序函数调用时,模型将确定要使用的适当函数并提供必要的输入。然后您可以执行这些函数并将结果传回给模型以生成最终响应。

8. 处理并行函数调用: 对于需要并行函数调用的查询,模型将提供所需函数及其相应输入的列表。然后您可以并发执行这些函数,并将结果传回给模型以生成最终响应。

9. 向模型提供函数调用结果: 无论是执行顺序还是并行函数调用,您都需要将函数调用的结果传回给 Gemini 模型,以生成最终响应。

通过遵循这些步骤,您可以有效地利用 Gemini 模型的功能来处理需要外部数据或功能的复杂查询。模型确定适当函数并管理信息流的能力使其成为构建对话代理和其他需要与外部数据源集成的应用程序的强大工具。

为了处理需要多个函数调用的复杂提示,Gemini 模型展示了令人印象深刻的能力。它可以执行顺序和并行函数调用,seamlessly 集成结果以生成准确的响应。

涉及的关键步骤是:

1. 确定函数调用: 模型分析用户的提示,并识别需要执行的必要函数,无论是顺序还是并行。
2. 执行函数: 模型提供所需的函数输入,然后由用户/解释器执行这些函数。
3. 集成结果: 模型获取函数调用的结果,并将其组合以生成最终响应。

这个过程允许模型处理复杂的场景,如检查订单状态、发起退货和取消订单,所有这些都在一个提示中完成。模型管理嵌套函数调用并提供准确响应的能力尤其值得注意。

此外,模型可以处理不断增加的函数数量,在示例中高达 10 个,而不会感到困惑或困难。这种灵活性和可扩展性使 Gemini 模型成为构建复杂客户支持代理和其他需要实时数据集成和决策的应用程序的强大工具。

该示例展示了模型执行自动和手动函数调用的能力,为用户提供了根据特定需求定制集成的灵活性。这种控制和透明度是一个有价值的特性,允许开发人员根据需要理解和微调模型的行为。

总的来说,Gemini 模型处理需要多个函数调用的复杂提示的能力展示了其先进的功能,以及其构建需要与外部数据源和服务无缝集成的强大、智能应用程序的适用性。

最近对 Gemini 模型(包括 Pro 和 Flash 版本)的更新带来了几项改进。这些模型现在可以访问更好的速率限制,用户很快就能在自己的数据集上微调 Flash 版本。JSON 模式和函数调用功能也得到了增强,从而提高了性能。

Gemini 模型在 ChatbotArena 排行榜上的排名令人印象深刻,Pro 和 Advanced 版本位居第二,而 Gemini Flash 位居第九,仅次于 GPT-4 和 CLA Opus。Gemini Flash 模型尤其引人注目,因为它在输出质量、价格和吞吐量之间提供了良好的平衡,使其成为那些寻求高质量模型和更高吞吐量的用户的一个有吸引力的选择。

本教程重点介绍了在客户支持代理应用程序中使用 Gemini 模型,演示了执行顺序和并行函数调用的能力。详细的步骤解释和示例提供了对 Gemini 模型处理函数调用的全面理解,这与其他专有 LLM 框架有所不同。

总的来说,Gemini 模型最近的更新使其更加强大和多功能,其中 Gemini Flash 模型脱颖而出,成为那些寻求质量、价格和性能平衡的用户的一个引人注目的选择。