Gemini 1.5
Gemini é o mais atual LLM do Google. A primeira versão estreou no final do ano passado, mas versões mais recentes já foram lançadas nesse ano. A última atualização, Gemini 1.5, está disponível diretamente por meio de API.
Ela consiste em vários modelos, incluindo versões multimodais. Neste post, mostraremos como é simples acessá-los.
Gemini API: ótima opção para desenvolvedores
Além de fácil, a API do Gemini 1.5 tem uma enorme vantagem: ela tem uma quantidade grande de tokens gratuitos. Com isso, ela se torna uma das opções mais atraentes para desenvolvedores que precisam testar ideias e projetos antes de embarcar em opções com custos iniciais elevados.
Entre suas opções extremamente atraentes estão 15 chamadas por minuto para a API e até 1500 chamadas por dia. E isso é oferecido gratuitamente. Alem da quatidade generosa de chamadas, a Gemini API conta com baixa taxa de latência e janela de contexto impressionante.
Como acessar o Gemini 1.5 através de API
Para acessar o Gemini 1.5 através de API o processo é simples. Primeiro, instale o pacote de IA generativa do Google para Python:
pip install -q -U google-generativeai
Depois, obtenha uma chave nesse link.
Com esses dois requisitos resolvidos, o acesso à API pode ser feito via códigos Python.
Acesse o Gemini 1.5 com Python
Num código Python, importe o pacote necessário:
import google.generativeai as genai
Depois, informe a sua chave. Segundo as recomendações oficiais, para garantir maior segurança, ao invés de colar diretamente a chave de API no código, ela deve ser definida num arquivo .env e acessada no código como variável de ambiente. Uma forma de fazer isso é com o auxílio do pacote dotenv. Ele precisa ser instalado:
pip install python-dotenv
Para quem deseja usá-lo, crie um arquivo .env (esse é o nome completo do arquivo). Nele, insira sua chave, como mostrado abaixo:
GOOGLE_API_KEY = "SUA CHAVE"
No código Python, acesse a chave:
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
GOOGLE_API_KEY = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
Para quem não deseja usar o pacote dotenv nem definir a chave de API como variável de ambiente, a opção (insegura e não recomendada) é defini-la direto no código Python (GOOGLE_API_KEY=”SUA CHAVE”).
Independentemente de como você definir sua chave de API, ela precisa ser passada como parâmetro de configuração:
genai.configure(api_key = GOOGLE_API_KEY)
Alimente o LLM com Prompts
Em seguida, defina o modelo Gemini 1.5 que deseja usar. A lista de opções pode ser encontrada no AI Studio do Google. Usaremos o excelente Gemini 1.5 Flash:
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
O passo seguinte consiste em alimentar o modelo com prompts:
response = model.generate_content("SEU PROMPT AQUI")
print((response._result.candidates[0].content.parts[0].text))
No trecho acima, após definir o modelo, o alimentamos diretamente com um prompt e imprimimos a resposta. A resposta já é impressa com a remoção de informações de controle adicionais. Se você quiser mantê-las, basta imprimir assim: response.candidates[0].
Com esse código super simples, você acessa o Gemini 1.5 através de sua API.
Prompts com configurações adicionais
O exemplo de interação com o LLM mostrado acima é provavelmente a forma mais simples de obter uma resposta. Mas, como é comum com LLMs, o envio de prompts ao modelo pode incluir vários parâmetros de configuração como temperatura (controla a randomicidade das respostas), stop_sequences, max_output_tokens. Voce pode aprender mais sobre esses parâmetros com esse curso gratuito. Para usar parâmetros de configuração com os prompts, um exemplo de código é mostrado abaixo:
response = model.generate_content(
"INSIRA SEU PROMPT AQUI",
generation_config=genai.types.GenerationConfig(
candidate_count=1,
stop_sequences=["x"],
max_output_tokens=40,
temperature=1.0,
),
)
Varie os parâmetros e explore as melhores configurações para seus projetos. Para conhecer melhor sobre as possibilidades do Gemini 1.5, uma fonte é a própria documentação oficial que pode ser consultada aqui. O site do Deep Mind também traz informações interessantes sobre os LLMs Gemini 1.5 para quem quiser conhecer mais detalhes.
