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Überblick

Gemini ist eine Reihe von auf generativer KI basierenden Modellen, die von Google DeepMind entwickelt wurden und auf multimodale Anwendungsfälle ausgelegt sind. Die Gemini API bietet Zugriff auf die Modelle Gemini Pro Vision und Gemini Pro. In diesem Lab lernen Sie, wie Sie mit der Vertex AI Gemini API Funktionsaufrufe aus Text-Prompts generieren.

Funktionen aus Gemini aufrufen

Funktionsaufrufe ermöglichen es Entwicklern, eine Beschreibung einer Funktion im Code zu erstellen und diese dann in einer Anfrage an ein Language Model zu übergeben. Die Antwort des Modells enthält den Namen einer Funktion, die der Beschreibung entspricht, sowie die Argumente, um diese aufzurufen.

Funktionsaufrufe ähneln Vertex AI Extensions, da beide Informationen über Funktionen generieren. Der Unterschied liegt darin, dass Funktionsaufrufe JSON-Daten mit dem Namen einer Funktion und den Argumenten zurückgeben, die in den Code eingefügt werden sollen. Vertex AI Extensions hingegen geben die Funktion zurück und rufen sie direkt für Sie auf.

Lernziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Vertex AI SDK for Python installieren
• Über die Vertex AI Gemini API mit dem Modell Gemini Pro (gemini-pro) interagieren:
  • Funktionsaufrufe aus einem Text-Prompt generieren, damit Kunden Informationen über Produkte im Google Store erhalten
  • Funktionsaufrufe aus einem Text-Prompt generieren und eine externe API aufrufen, um Adressen zu geocodieren
  • Funktionsaufrufe aus einem Text-Prompt generieren, um Entitäten aus Logdaten zu extrahieren

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange die Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung selbst durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Pop-up-Fenster geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich Details zum Lab mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche Google Cloud Console öffnen
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite Anmelden geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich Details zum Lab.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Sie finden das Passwort auch im Bereich Details zum Lab.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie sich eine Liste der Google Cloud-Produkte und ‑Dienste ansehen möchten, klicken Sie oben links auf das Navigationsmenü.

Aufgabe 1: Notebook in Vertex AI Workbench öffnen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.

2. Suchen Sie die Instanz und klicken Sie auf JupyterLab öffnen.

Die JupyterLab-Oberfläche für Ihre Workbench-Instanz wird in einem neuen Browsertab geöffnet.

Aufgabe 2: Notebook einrichten

1. Klicken Sie auf die -Datei.

2. Wählen Sie im Dialogfeld Kernel auswählen in der Liste der verfügbaren Kernel die Option Python 3 aus.

3. Gehen Sie die Abschnitte Erste Schritte, Google Cloud-Projektinformationen einrichten und Bibliotheken importieren des Notebooks durch.

   • Verwenden Sie als Projekt-ID den Wert und als Standort die Option .

In den folgenden Abschnitten gehen Sie die Notebookzellen durch, um zu erfahren, wie Sie die Vertex AI Gemini API mit dem Vertex AI SDK for Python verwenden können.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Vertex AI SDK for Python installieren und Bibliotheken importieren.

Aufgabe 3: Funktionsaufrufe für strukturierte Google Store-Abfragen verwenden

Beim Einsatz eines generativen Textmodells kann es schwierig sein, das LLM dazu zu bringen, einheitliche Antworten in einem strukturierten Format wie JSON zu geben. Funktionsaufrufe erleichtern die Arbeit mit LLMs über Prompts und unstrukturierte Eingaben. Sie sorgen dafür, dass das LLM eine strukturierte Antwort zurückgibt, die dazu verwendet werden kann, eine externe Funktion aufzurufen.

Funktionsaufrufe dienen im Prinzip dazu, eine strukturierte Ausgabe aus Nutzer-Prompts und Funktionsdefinitionen zu erhalten. Dann machen sie daraus eine API-Anfrage an ein externes System und geben anschließend die Funktionsantwort an das LLM zurück, um eine Antwort für den Nutzer zu generieren. Mit anderen Worten: In Gemini werden durch Funktionsaufrufe aus unstrukturiertem Text oder Nachrichten von Nutzern strukturierte Parameter extrahiert. In diesem Beispiel verwenden Sie Funktionsaufrufe und die Chatmodalität im Gemini-Modell, um Kunden zu helfen, Informationen über Produkte im Google Store zu erhalten.

1. In dieser Aufgabe gehen Sie die Notebookzellen durch, um zu sehen, wie Sie mit dem Gemini-Modell Kunden helfen können, Informationen über Produkte im Google Store zu erhalten.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Einfachen Wetter-Funktionsaufruf erstellen.

Aufgabe 4: Mit Funktionsaufrufen Adressen über eine Maps API geocodieren

In diesem Beispiel verwenden Sie die Textmodalität in der Gemini API, um eine Funktion zu definieren, die mehrere Parameter als Eingabe akzeptiert. Anschließend verwenden Sie die Antwort des Funktionsaufrufs, um über einen Live-API-Aufruf eine Adresse in Breiten‑ und Längenkoordinaten umzuwandeln.

1. In dieser Aufgabe gehen Sie die Notebookzellen durch, um zu sehen, wie Sie mit dem Gemini Pro-Modell einen Funktionsaufruf erstellen können, um eine Adresse zu geocodieren.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Komplexen Funktionsaufruf generieren.

Aufgabe 5: Funktionsaufrufe zur Entitätsextraktion verwenden

In den vorherigen Beispielen haben Sie die Funktion zur Entitätsextraktion in Funktionsaufrufen mit Gemini genutzt, um die daraus resultierenden Parameter an eine REST API oder Clientbibliothek zu übergeben. Sie können jedoch auch nur die Entitätsextraktion ausführen, ohne eine API aufzurufen. Dies ist eine praktische Möglichkeit, aus unstrukturierten Textdaten strukturierte Felder zu machen.

In diesem Beispiel erstellen Sie einen Logextrahierer, der Logrohdaten in strukturierte Daten mit Details zu Fehlermeldungen umwandelt.

1. In dieser Aufgabe gehen Sie die Notebookzellen durch, um zu sehen, wie Sie mit dem Gemini Pro-Modell Funktionsaufrufe generieren können, um Entitäten aus Logdaten zu extrahieren.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Funktionsaufrufe aus einem Chat-Prompt generieren.

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Glückwunsch! In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie mit der Vertex AI Gemini API Funktionsaufrufe aus Text-Prompts generieren. Sie haben das Gemini Pro-Modell verwendet, um Funktionsaufrufe zu generieren und Kunden damit zu helfen, Informationen über Produkte im Google Store zu erhalten. Außerdem haben Sie Adressen geocodiert und Entitäten aus Logdaten extrahiert.

Weitere Informationen

• Dokumentation: Generative KI in Vertex AI
• YouTube-Kanal: Google Cloud Tech
• GitHub-Repository: Generative KI von Google Cloud
• Gemini-Beispielnotebooks

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Handbuch zuletzt aktualisiert am 8. Oktober 2024

Lab zuletzt am 8. Oktober 2024 getestet

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