1. Visão geral
Neste laboratório, você vai realizar as seguintes tarefas:
- 1️⃣ Extrair conhecimento de documentos brutos e não estruturados
- 2️⃣ Gerar e visualizar mapas de informações para narrativas de livros
- 3️⃣ Generalizar a criação de mapas de informações para outros domínios
Confira um exemplo do que você vai conseguir:
O que você vai aprender
- Como criar protótipos com comandos abertos para desenvolver a intuição
- Como criar comandos cada vez mais específicos usando uma estratégia de extração tabular
- Como estruturar entradas para avançar em direção a um código generalizável e pronto para produção
- Como estruturar e otimizar saídas para gerações mais rápidas e baratas
- Como adicionar visualização de dados para facilitar a interpretação das respostas
- Como generalizar para outros domínios
O que é necessário
- Familiaridade com a execução do Python em um notebook (no Colab ou em qualquer outro ambiente Jupyter)
- Um projeto na nuvem do Google Cloud ou uma chave de API Gemini com o faturamento ativado
ℹ️ O custo total para executar o laboratório do início ao fim é inferior a US$ 1.
Vamos começar
2. Antes de começar
Para usar a API Gemini, você tem duas opções principais:
- Pela Agent Platform (antiga Vertex AI) com um projeto do Google Cloud
- Pelo Google AI Studio com uma chave da API Gemini
🛠️ Opção 1: API Gemini pela Agent Platform
Requisitos:
- Um projeto na nuvem do Google Cloud
- A API Agent Platform precisa estar ativada para esse projeto
🛠️ Opção 2: API Gemini pelo Google AI Studio
Requisito:
- Uma chave da API Gemini
Saiba mais sobre como receber uma chave da API Gemini no Google AI Studio.
3. Executar o notebook
Escolha a ferramenta preferida para abrir o notebook:
🧰 Ferramenta A: abrir o notebook no Colab
🧰 Ferramenta B: abrir o notebook no Colab Enterprise ou no Workbench
💡 Essa opção é preferível se você já tiver um projeto na nuvem do Google Cloud configurado com uma instância do Colab Enterprise ou do Workbench.
🧰 Ferramenta C: receber o notebook do GitHub e executá-lo no seu próprio ambiente
⚠️ Você precisará receber o notebook do GitHub (ou clonar o repositório) e executá-lo no seu próprio ambiente Jupyter.
🗺️ Sumário do notebook
Para facilitar a navegação, expanda e use o sumário. Exemplo:
🏁 Executar o notebook
Você está pronto. Agora é possível seguir e executar o notebook. Divirta-se!
4. Parabéns!
Parabéns por concluir o codelab.
Saiba mais
- Conclua o codelab Transcrição de vídeo multimodal com o Gemini.
- Explore outros casos de uso na Agent Platform Prompt Gallery.
- Fique por dentro das notas de lançamento da plataforma de agentes.