1. Übersicht
In diesem Lab werden die folgenden Aufgaben behandelt:
- 1️⃣ Wissen aus unstrukturierten Rohdokumenten extrahieren
- 2️⃣ Knowledge Graphs für Bucherzählungen generieren und visualisieren
- 3️⃣ Erstellung von Knowledge Graphs auf andere Bereiche verallgemeinern
Hier ein Beispiel für das Ergebnis:
Lerninhalte
- Prototypen mit offenen Prompts erstellen, um Intuition zu entwickeln
- Mithilfe einer Strategie zur tabellarischen Extraktion immer spezifischere Prompts erstellen
- Eingaben strukturieren, um produktionsbereiten und verallgemeinerbaren Code zu erhalten
- Ausgaben strukturieren und optimieren, um schnellere und kostengünstigere Generierungen zu ermöglichen
- Datenvisualisierung hinzufügen, um Antworten einfacher zu interpretieren
- Auf andere Bereiche verallgemeinern
Voraussetzungen
- Sie wissen, wie Sie Python in einem Notebook ausführen (in Colab oder einer anderen Jupyter-Umgebung).
- Ein Google Cloud-Projekt oder ein Gemini API-Schlüssel mit aktivierter Abrechnung
ℹ️ Die Gesamtkosten für die Ausführung des Labs von Anfang bis Ende liegen unter 1 US-Dollar.
Los gehts…
2. Hinweis
Für die Verwendung der Gemini API haben Sie zwei Hauptoptionen:
- Über die Agent Platform (früher Vertex AI) mit einem Google Cloud-Projekt
- Über Google AI Studio mit einem Gemini API-Schlüssel
🛠️ Option 1: Gemini API über die Agent Platform
Anforderungen:
- Ein Google Cloud-Projekt
- Die Agent Platform API muss für dieses Projekt aktiviert sein.
🛠️ Option 2: Gemini API über Google AI Studio
Voraussetzung:
- Ein Gemini API-Schlüssel
Weitere Informationen zum Abrufen eines Gemini API-Schlüssels aus Google AI Studio.
3. Notebook ausführen
Wählen Sie das gewünschte Tool aus, um das Notebook zu öffnen:
🧰 Tool A: Notebook in Colab öffnen
🧰 Tool B: Notebook in Colab Enterprise oder Workbench öffnen
💡 Diese Option ist möglicherweise besser geeignet, wenn Sie bereits ein Google Cloud-Projekt mit einer Colab Enterprise- oder Workbench-Instanz konfiguriert haben.
🧰 Tool C: Notebook von GitHub abrufen und in Ihrer eigenen Umgebung ausführen
⚠️ Sie müssen das Notebook von GitHub abrufen (oder das Repository klonen) und in Ihrer eigenen Jupyter-Umgebung ausführen.
🗺️ Inhaltsverzeichnis des Notebooks
Erweitern Sie das Inhaltsverzeichnis, um einfacher zu navigieren. Beispiel:
🏁 Notebook ausführen
Sie sind bereit. Sie können jetzt dem Notebook folgen und es ausführen. Viel Spaß!
4. Glückwunsch!
Sie haben das Codelab abgeschlossen.
Weitere Informationen
- Führen Sie das Codelab Multimodale Videotranskription mit Gemini aus.
- Weitere Anwendungsfälle finden Sie in der Prompt-Galerie der Agent Platform.
- Bleiben Sie mit den Versionshinweisen zur Agent Platform auf dem Laufenden.