1. Présentation
Dans cet atelier, vous allez effectuer les tâches suivantes :
- 1️⃣ Extraire des connaissances à partir de documents bruts et non structurés
- 2️⃣ Générez et visualisez des graphiques de connaissances pour les récits de livres.
- 3️⃣ Généraliser la création de Knowledge Graphs à d'autres domaines
Voici un exemple de ce que vous allez accomplir :
Points abordés
- Prototyper avec des requêtes ouvertes pour développer l'intuition
- Rédiger des requêtes de plus en plus spécifiques à l'aide d'une stratégie d'extraction tabulaire
- Structurer les entrées pour obtenir un code généralisable et prêt pour la production
- Structurer et optimiser les résultats pour générer des contenus plus rapidement et à moindre coût
- Ajouter une visualisation des données pour interpréter plus facilement les réponses
- Généraliser à d'autres domaines
Prérequis
- Savoir exécuter Python dans un notebook (dans Colab ou tout autre environnement Jupyter)
- Un projet Google Cloud ou une clé API Gemini avec facturation activée
ℹ️ Le coût total d'exécution de l'atelier de bout en bout est inférieur à 1 USD.
Premiers pas
2. Avant de commencer
Pour utiliser l'API Gemini, vous avez deux options principales :
- Via Agent Platform (anciennement Vertex AI) avec un projet Google Cloud
- Via Google AI Studio avec une clé API Gemini
🛠️ Option 1 : API Gemini via Agent Platform
Conditions requises :
- Un projet Google Cloud
- L'API Agent Platform doit être activée pour ce projet.
🛠️ Option 2 : API Gemini via Google AI Studio
Condition :
- Une clé API Gemini
Découvrez comment obtenir une clé API Gemini depuis Google AI Studio.
3. Exécuter le notebook
Choisissez l'outil de votre choix pour ouvrir le notebook :
🧰 Outil A : ouvrir le notebook dans Colab
🧰 Outil B : Ouvrez le notebook dans Colab Enterprise ou Workbench.
💡 Cette option peut être préférable si vous avez déjà configuré un projet Google Cloud avec une instance Colab Enterprise ou Workbench.
🧰 Outil C : Obtenir le notebook depuis GitHub et l'exécuter dans votre propre environnement
⚠️ Vous devrez obtenir le notebook depuis GitHub (ou cloner le dépôt) et l'exécuter dans votre propre environnement Jupyter.
🗺️ Sommaire du notebook
Pour faciliter la navigation, veillez à développer et à utiliser la table des matières. Exemple :
🏁 Exécuter le notebook
Vous êtes prêt. Vous pouvez maintenant suivre et exécuter le notebook. Amusez-vous bien !
4. Félicitations !
Félicitations, vous avez terminé cet atelier de programmation !
En savoir plus
- Suivez l'atelier de programmation Transcription vidéo multimodale avec Gemini.
- Découvrez d'autres cas d'utilisation dans la galerie de requêtes de la plate-forme d'agents.
- Consultez les notes de version d'Agent Platform pour vous tenir informé.