О чём урок
В этом notebook вы узнаете, как использовать информационное обоснование с моделями Gemini. Информационное обоснование — это процесс связывания этих моделей с конкретными, проверяемыми источниками информации для повышения точности, релевантности и фактической корректности их ответов. Хотя LLM обучаются на огромных объемах данных, эти знания могут быть общими, устаревшими или не иметь конкретного контекста для определенных задач или областей. Обоснование помогает преодолеть этот разрыв, предоставляя LLM доступ к тщательно отобранной, актуальной информации. Здесь вы будете экспериментировать с: Обоснованием информации с использованием Google Search grounding Обоснованием реальной информации с использованием Google Maps grounding Добавлением видео с YouTube с использованием прямого URI Использованием URL context для включения URL веб-сайтов, PDF-файлов или изображений в качестве контекста для вашего prompt Примечание: Этот notebook использует Interactions API, новейший способ взаимодействия с моделями Gemini. Ищете версию generateContent? Проверьте архивную ветку. В этом руководстве используется Python SDK google-genai для подключения к моделям Gemini. Для запуска следующей cell ваш API key должен быть сохранен в Colab Secret под именем GEMINI_API_KEY. Если у вас еще нет API key или вы не знаете, как создать Colab Secret, см. Аутентификацию для пошагового руководства. Выберите модель, которую вы хотите использовать в этом руководстве: Google Search grounding особенно полезен для запросов, требующих актуальной информации или внешних знаний. Используя Google Search, Gemini может получать информацию почти в реальном времени и давать более качественные ответы. Чтобы включить Google Search, просто добавьте инструмент google_search в interactions.create следующим образом: Ответ от interactions.create содержит список steps. Для текстовых ответов доступ к output осуществляется через interaction.steps[-1].content[0].text. Вы можете видеть, что запуск того же prompt без search grounding дает вам устаревшую информацию: Для получения дополнительных примеров, пожалуйста, обратитесь к специализированному notebook . Google Maps grounding позволяет легко интегрировать функциональность, учитывающую местоположение, в ваши приложения.
План урока
- Настройка SDK и клиента
- Установка SDK
- Настройка вашего API key
- Использование Google Search grounding
- Использование Google Maps grounding
- Отображение контекстного виджета Google Maps
- Обоснование с помощью ссылок YouTube
- Пользовательская частота кадров
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.