1. סקירה כללית
בשיעור ה-Lab הזה תבצעו את המשימות הבאות:
- 1️⃣ חילוץ ידע ממסמכים גולמיים לא מובנים
- 2️⃣ יצירה והצגה חזותית של תרשימי ידע לסיפורים בספרים
- 3️⃣ הכללה של בניית תרשימי ידע לדומיינים אחרים
דוגמה לתוצאה שתתקבל:
מה תלמדו
- איך ליצור אב טיפוס בעזרת הנחיות פתוחות כדי לפתח אינטואיציה
- איך ליצור הנחיות ספציפיות יותר ויותר באמצעות אסטרטגיה של חילוץ טבלאי
- איך כדאי לבנות את הקלט כדי ליצור קוד שמוכן לייצור וניתן להכללה
- איך לבנות ולבצע אופטימיזציה של פלט כדי ליצור תמונות מהר יותר ובעלות נמוכה יותר
- איך מוסיפים נתונים חזותיים כדי להקל על פירוש התשובות
- איך להכליל לדומיינים אחרים
מה תצטרכו
- היכרות עם הפעלת Python ב-notebook (ב-Colab או בכל סביבת Jupyter אחרת)
- פרויקט בענן של Google Cloud או מפתח Gemini API עם חיוב מופעל
ℹ️ העלות הכוללת של הפעלת הסדנה מההתחלה ועד הסוף היא פחות מדולר אחד.
נתחיל?
2. לפני שמתחילים
כדי להשתמש ב-Gemini API, יש שתי אפשרויות עיקריות:
- באמצעות Agent Platform (לשעבר Vertex AI) עם פרויקט Google Cloud
- דרך Google AI Studio עם מפתח Gemini API
🛠️ אפשרות 1 – Gemini API דרך פלטפורמת הסוכנים
דרישות:
- פרויקט ב-Google Cloud
- צריך להפעיל את Agent Platform API בפרויקט הזה
🛠️ אפשרות 2 – Gemini API דרך Google AI Studio
דרישה:
- מפתח Gemini API
3. הפעלת ה-Notebook
בוחרים את הכלי המועדף לפתיחת הפנקס:
🧰 כלי א' – פתיחת ה-notebook ב-Colab
🧰 כלי ב' – פתיחת ה-notebook ב-Colab Enterprise או ב-Workbench
💡 יכול להיות שזו תהיה האפשרות המועדפת אם כבר הגדרתם פרויקט בענן ב-Google Cloud עם מופע של Colab Enterprise או Workbench.
🧰 כלי ג' – קבלת ה-notebook מ-GitHub והרצתו בסביבה שלכם
⚠️ תצטרכו להוריד את ה-notebook מ-GitHub (או לשכפל את המאגר) ולהריץ אותו בסביבת Jupyter שלכם.
🗺️ תוכן העניינים של ה-Notebook
כדי לנווט בקלות יותר, כדאי להרחיב את תוכן העניינים ולהשתמש בו. דוגמה:
🏁 הרצת הנוטבוק
הכול מוכן. עכשיו אפשר לעקוב אחרי המחברת ולהריץ אותה. תהנו!...
4. מעולה!
כל הכבוד, סיימתם את ה-Codelab!
מידע נוסף
- משלימים את ה-Codelab בנושא תמלול מולטי-מודאלי של סרטונים באמצעות Gemini.
- בגלריית ההנחיות של פלטפורמת הסוכנים אפשר למצוא עוד תרחישי שימוש.
- מומלץ להתעדכן בהערות המוצר של Agent Platform.