L’introduction de l’API Gemini de Google marque une étape importante pour ceux qui développent des logiciels et créent du contenu numérique. L’API vous permet d’exploiter la puissance des derniers modèles d’IA générative de Google, ce qui permet de produire des contenus textuels et visuels non seulement dynamiques, mais aussi hautement interactifs. Elle offre ainsi un nouveau niveau d’efficacité dans la création d’expériences attrayantes et la réalisation d’analyses de données approfondies.
L’une des caractéristiques les plus remarquables de l’API Gemini est sa fonctionnalité multimodale. Cela signifie qu’elle peut gérer et traiter simultanément différents types de données, tels que du texte et des images. Cette capacité est particulièrement utile pour créer un contenu riche en contexte, car elle permet une intégration transparente des éléments écrits et visuels. L’API Gemini est donc un atout inestimable pour un large éventail d’applications, des campagnes de marketing au matériel éducatif.
L’appel de fonction permet aux développeurs d’utiliser des fonctions dans des applications d’IA générative. Cette méthode consiste à définir une fonction dans le code, puis à soumettre cette définition dans le cadre d’une requête à un modèle de langage. La réponse du modèle fournit le nom de la fonction et les arguments nécessaires pour l’appeler. Cette technique permet d’inclure plusieurs fonctions dans une seule demande, et la réponse est formatée en JSON, détaillant le nom de la fonction et les arguments requis.
Pour répondre aux besoins variés des différents projets, l’API Gemini est fournie avec une sélection de modèles personnalisables. Chaque modèle est adapté à des tâches spécifiques, telles que la génération de récits ou l’analyse de données visuelles. Ce niveau de personnalisation permet aux utilisateurs de choisir le modèle le plus adapté à leur projet, optimisant ainsi l’efficacité de leurs efforts en matière d’IA.
Principes de base de l’API Gemini, appel de fonction et plus encore
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L’appel de fonction fonctionne grâce à l’utilisation de déclarations de fonction. Les développeurs envoient une liste de ces déclarations à un modèle de langage, qui renvoie ensuite une réponse dans un format de schéma compatible avec l’OpenAPI. Cette réponse comprend les noms des fonctions et leurs arguments, ce qui permet de répondre aux questions des utilisateurs. Le modèle analyse la déclaration de fonction pour comprendre son objectif, mais n’exécute pas la fonction elle-même. Les développeurs utilisent plutôt l’objet de schéma de la réponse du modèle pour appeler la fonction appropriée.
Mise en œuvre de l’appel de fonction : Pour mettre en œuvre l’appel de fonction, les développeurs doivent préparer une ou plusieurs déclarations de fonction, qui sont ensuite ajoutées à un objet outil dans la requête du modèle. Chaque déclaration doit inclure le nom de la fonction, ses paramètres (formatés dans un schéma compatible avec OpenAPI) et, éventuellement, une description pour de meilleurs résultats.
Appel de fonction avec cURL : Lors de l’utilisation de cURL, les informations relatives aux fonctions et aux paramètres sont incluses dans l’élément tools de la requête. Chaque déclaration dans cet élément doit contenir le nom de la fonction, les paramètres (dans le schéma spécifié) et une description. Les exemples ci-dessous montrent comment utiliser les commandes cURL avec l’appel de fonction :
Exemple d’utilisation de cURL en un seul tour : Dans un scénario à tour unique, le modèle de langage est appelé une fois avec une requête en langage naturel et une liste de fonctions. Le modèle utilise ensuite la déclaration de la fonction, qui comprend le nom, les paramètres et la description de la fonction, pour déterminer la fonction à appeler et les arguments à utiliser. Un exemple est fourni où une description de fonction est transmise pour trouver des informations sur les séances de cinéma, avec diverses déclarations de fonction comme « find_movies » et « find_theaters » incluses dans la requête.
Google Gemini AI
L’API Gemini propose un mode centré sur le texte pour les projets comportant beaucoup de texte. Ce mode est idéal pour les tâches qui impliquent de compléter ou de résumer du texte, car il permet aux utilisateurs de se concentrer uniquement sur la génération ou l’analyse de contenu écrit sans être distraits par d’autres types de données.
Une autre application intéressante de l’API Gemini est la création de chatbots interactifs. La technologie de flux de réponses intelligentes de l’API permet de développer des chatbots et des assistants d’assistance qui peuvent interagir avec les utilisateurs d’une manière qui semble naturelle et intuitive. Cela permet non seulement d’améliorer la communication, mais aussi d’améliorer considérablement l’expérience globale de l’utilisateur.
Les différences entre les versions v1 et v1beta de l’API Gemini.
- v1 : Version stable de l’API. Les fonctionnalités de la version stable sont entièrement prises en charge pendant toute la durée de vie de la version majeure. En cas de changement radical, la prochaine version majeure de l’API sera créée et la version existante sera obsolète après une période de temps raisonnable. Des modifications non révolutionnaires peuvent être apportées à l’API sans modifier la version majeure.
- v1beta : Cette version comprend des fonctionnalités en accès anticipé qui peuvent être en cours de développement et est sujette à des modifications rapides et radicales. Il n’y a aucune garantie que les fonctionnalités de la version bêta seront transférées dans la version stable. En raison de cette instabilité, vous ne devriez pas lancer d’applications de production avec cette version.
L’API Gemini excelle également dans la fourniture de services avancés de traitement du langage naturel (NLP). Son service d’intégration est particulièrement utile pour des tâches telles que la recherche sémantique et la classification de textes. En offrant un aperçu plus approfondi des données textuelles, l’API contribue au développement de systèmes de recommandation sophistiqués et à la catégorisation précise des commentaires des utilisateurs.
Malgré ses capacités impressionnantes, il est important de reconnaître que l’API Gemini a certaines limites. Les utilisateurs doivent tenir compte des limites des jetons d’entrée et des exigences spécifiques de chaque modèle. Le respect de ces lignes directrices est essentiel pour garantir une utilisation efficace et responsable de l’API.
L’API Gemini représente une avancée significative dans le domaine de l’IA, offrant une série de fonctionnalités qui peuvent transformer la façon dont le contenu est créé et les interactions avec les utilisateurs sont gérées. Avec ses capacités multimodales et ses services NLP avancés, l’API est prête à améliorer une variété de projets numériques. En exploitant le potentiel de l’API Gemini, les développeurs et les créateurs de contenu peuvent donner une nouvelle dimension à leur travail et façonner le paysage numérique grâce à une technologie d’IA de pointe. Pour plus d’informations sur la programmation d’applications et de services utilisant les modèles d’IA Gemini, consultez les documents officiels d’aide à l’IA de Google.
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