Building with the Gemini API and AI Studio
Tóm tắt ngắn:
- Bài thuyết trình giới thiệu về Gemini API và AI Studio, một nền tảng phát triển dựa trên các mô hình AI của Google.
- Các điểm chính bao gồm: hỗ trợ đa dạng phương thức đầu vào (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) và đầu ra (chủ yếu là văn bản, các phương thức khác sắp ra mắt); các mô hình ổn định (1.5 Flash, 1.5 Flash 8B, 1.5 Pro) và mô hình thử nghiệm (Gemini experimental 1114); khả năng xử lý ngữ cảnh cực dài (2 triệu tokens); các công cụ tích hợp như thực thi mã, đầu ra có cấu trúc (JSON schema), gọi hàm, và tích hợp tìm kiếm Google; khả năng fine-tuning mô hình.
- Ứng dụng bao gồm xử lý văn bản, hình ảnh, video, tạo agent, phân tích dữ liệu, hỗ trợ lập trình, và nhiều hơn nữa. Ví dụ cụ thể được đưa ra như phân tích video phim, tự động hóa việc đánh giá sản phẩm, chuẩn bị bài thuyết trình, và làm sạch dữ liệu.
- Quá trình được mô tả bao gồm việc sử dụng API, tích hợp các công cụ, và quá trình fine-tuning.
Tóm tắt chi tiết:
Bài thuyết trình được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và các mô hình Gemini: Người thuyết trình giới thiệu về Gemini API và AI Studio, nhấn mạnh khả năng hỗ trợ đa phương thức đầu vào (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) và đầu ra (chủ yếu là văn bản). Các mô hình được đề cập bao gồm 1.5 Flash (tính năng giá/hiệu năng tốt), 1.5 Flash 8B (nhỏ gọn, hiệu quả về chi phí và độ trễ), 1.5 Pro (chất lượng cao), và mô hình thử nghiệm Gemini experimental 1114 (đạt kết quả cao trong nhiều bài kiểm tra). Biểu đồ từ Artificial Intelligence được trình bày để minh họa hiệu năng của các mô hình, đặc biệt nhấn mạnh sự vượt trội của Flash về giá/hiệu năng. Một trích dẫn từ Ageney AI cho thấy việc sử dụng 1.5 Flash 8B giảm đáng kể chi phí vận hành agent. Người thuyết trình cũng đề cập đến việc dễ dàng bắt đầu sử dụng API (dẫn chứng: "bạn có thể bắt đầu xây dựng với Gemini API trong vòng chưa đầy 5 phút").
Phần 2: Khả năng xử lý đa phương thức: Phần này tập trung vào khả năng xử lý văn bản, hình ảnh và video của Gemini. Các ví dụ được đưa ra bao gồm: sử dụng Gemini để phân tích video phim (đạt kết quả hàng đầu trong các bài kiểm tra), tự động nhận diện và định giá đồ đạc trong video, và nhận phản hồi chi tiết về sản phẩm từ video sử dụng sản phẩm. Khả năng xử lý âm thanh cũng được đề cập.
Phần 3: Các tính năng nâng cao: Phần này tập trung vào các tính năng độc đáo của Gemini: ngữ cảnh cực dài (2 triệu tokens), khả năng lưu trữ ngữ cảnh (context caching) để giảm chi phí, thực thi mã (code execution) với ví dụ về làm sạch dữ liệu, đầu ra có cấu trúc (structured output) với định dạng JSON, gọi hàm (function calling), và tích hợp tìm kiếm Google (search grounding) để tăng độ chính xác và cập nhật thông tin. Các ví dụ cụ thể được đưa ra cho từng tính năng.
Phần 4: Fine-tuning và cách bắt đầu: Phần cuối cùng đề cập đến khả năng fine-tuning mô hình thông qua API và hướng dẫn người dùng cách bắt đầu sử dụng Gemini API và AI Studio, bao gồm việc sử dụng prompt gallery và cookbook.
Tóm lại, bài thuyết trình cung cấp cái nhìn tổng quan về Gemini API và AI Studio, nhấn mạnh sự đa dạng về khả năng, hiệu năng cao, và các tính năng tiên tiến, cùng với các ví dụ thực tế để minh họa cách sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau.