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【AI大模型】使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT（二）

news 2024/10/28 17:13:06

上一篇文章【AI大模型】使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT（一）🚀我们介绍了 Gemini 是什么，以及如何使用Gemini 构建一个多模态的聊天场景示例。这一篇我们使用 langchain 与 Gemini 集成构建应用：

将 `Langchain` 与 `Gemini` 集成

Langchain已成功将Gemini模型整合到其生态系统中，使用ChatGoogleGenerativeAI类。

启动该过程需要向ChatGoogleGenerativeAI类提供所需的Gemini模型来创建一个llm类。我们调用函数并传递用户输入的内容为参数。

可以通过调用response.content获取生成的响应。

在下面的代码中，我们构建了一个最简单的查询。

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAIllm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Explain Quantum Computing in 50 words?")
print(response.content)

在下面的代码中，我们将多个输入传入模型，并获取模型的响应。

batch_responses = llm.batch(["Who is the Prime Minister of India?","What is the capital of India?",]
)
for response in batch_responses:print(response.content)

在下面的代码中，我们提供了文本和图像输入，并期望模型基于给定的输入生成文本响应。

from langchain_core.messages import HumanMessagellm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro-vision")message = HumanMessage(content=[{"type": "text","text": "Describe the image",},{"type": "image_url","image_url": "https://picsum.photos/id/237/200/300"},]
)response = llm.invoke([message])
print(response.content)

输入的图片

输出的内容

HumanMessage 类是 langchain_core Message库，用于将内容结构化为包含属性 type、text 和 image_url 的字典列表。该列表传递给 llm.invoke() 函数，并可以使用 ``response.content` 访问响应内容。

在下面的代码中，我们要求模型找出给定图像之间的差异。

from langchain_core.messages import HumanMessagellm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro-vision")message = HumanMessage(content=[{"type": "text","text": "Find the differences between the given images",},{"type": "image_url","image_url": "https://picsum.photos/id/237/200/300"},{"type": "image_url","image_url": "https://picsum.photos/id/219/5000/3333"}]
)response = llm.invoke([message])
print(response.content)

脑洞大开，我们可以做一个这样找不同的程序了。🤪

使用 Gemini API 创建一个 ChatGPT

我们玩够了 Gemini 后，使用 Streamlit 和 Gemini 构建类似 ChatGPT 的简单应用程序。

创建一个名为gemini-bot.py的文件，并将以下代码添加到其中。

import streamlit as st
import os
import google.generativeai as genaist.title("Gemini Bot")os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "AIzaSyAjsDpD-XXXXXXXXXXXXX"
genai.configure(api_key = os.environ['GOOGLE_API_KEY'])# 配置 model
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')# 初始化 message
if "messages" not in st.session_state:st.session_state.messages = [{"role":"assistant","content":"Ask me Anything"}]# 重新运行应用程序时显示来自历史记录的聊天消息
for message in st.session_state.messages:with st.chat_message(message["role"]):st.markdown(message["content"])# 处理并储存和回复。
def llm_function(query):response = model.generate_content(query)# 显示助手消息with st.chat_message("assistant"):st.markdown(response.text)# 保存用户信息st.session_state.messages.append({"role":"user","content": query})# 保存用户信息st.session_state.messages.append({"role":"assistant","content": response.text})# 输入我们的问题
query = st.chat_input("What's up?")# 当输入时调用该函数。
if query:# 显示用户的回答with st.chat_message("user"):st.markdown(query)llm_function(query)

通过执行以下命令来运行该应用程序。

streamlit run gemini-bot.py

点击终端显示的链接以访问该应用程序。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

总结：

Gemini AI是谷歌创建的一组大型语言模型，具备处理多模态数据（文本、图像、音频等）的能力，能够进行复杂推理并生成多种类型的输出。
Gemini 的多模态能力：Gemini AI 由谷歌开发，具有处理文本、图像、音频和代码等多种数据类型的能力，能够理解和响应复杂的多模态提示。
生成文本和安全性：通过示例代码展示了如何使用 Gemini 模型生成文本响应，并且模型内置的安全功能可以防止不当查询，如入侵电子邮件或制造武器的请求。
超参数配置：可以配置诸如温度、top_k、top_p 等超参数，以控制生成文本的随机性、长度和多样性，从而满足不同的应用需求。
视觉和多模态任务：使用 Gemini 的 gemini-pro-vision 模型，可以实现图像解释、基于图像生成故事以及对图像中的对象进行识别和计数等功能，展示了其在多模态处理上的强大能力。
文章演示了如何使用Gemini API进行文本生成和基于视觉的任务，包括解释图像内容、根据图片写故事以及计算图像中的对象数量。
使用Langchain库可以简化与Gemini模型的集成，使得处理文本和图像输入更加方便，并能够批量处理多个查询。
最后，展示了如何使用Streamlit框架与Gemini模型结合，构建一个类似ChatGPT的聊天应用程序，并通过示例代码展示了具体的实现步骤。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望