虽然谷歌的Gemini大语言模型爆出很大的乌龙，但这不影响我们使用Gemini Pro来学习LLM编程。
目前Bard还没有全部切换为Gemini Pro模型，但是作为程序员，已经不需要等待，可以直接调用Gemini Pro的接口了。谷歌这次开发者优先的做法值得点赞，Google AI Studio用起来也很方便。而且，对于国内的开发者来说，最重要的一点是使用Gemini Pro接口是完全免费的，不再需要费尽心思搞什么虚拟卡、礼品卡充值，你甚至可以在生产环境调用接口，只是谷歌可能会加上Rate限制。（You may use the APIs for production use, but Google may enforce rate limits.）
目前Gemini-Pro 模型的速率限制为每分钟 60 次请求 (RPM)。如果不够用，可以去 https://ai.google.dev/docs/increase_quota?hl=zh-cn 申请提高或者迁移到 Google Cloud 上的 Vertex AI 平台
作为开发者，Gemini这些要点值得关注：
- 32K的文本上下文窗口，未来会有更大的上下文窗口
- 支持的功能：函数调用（Beta）、嵌入、语义检索（Beta）和自定义知识基础（
custom knowledge grounding），以及聊天功能 - 支持全球180多个国家和地区的38种语言
- Gemini Pro模型接受文本作为输入并生成文本作为输出。
- 还有个单独的Gemini Pro Vision多模态模型接受文本和图像作为输入，输出文本。
获取API Key
访问Google AI Studio：https://makersuite.google.com/ 获取API Key。
点击 Create API key in new project 就可以生成API Key了。
设置环境
安装库：
! pip install --upgrade google-generativeai langchain-google-genai python-dotenv
google-generativeai是谷歌的ai库，如果要使用LangChain，需要额外安装langchain-google-genai。
在.env文件里保存
GOOGLE_API_KEY=xxxxxxx
上面替换为你在Google AI Studio里面生成的API Key。
#加载环境变量
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv()) # read local .env file
GOOGLE_API_KEY = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
使用谷歌的生成式AI SDK来访问Gemini接口
先定义一个辅助函数来显示返回结果。
from IPython.display import Markdown
import textwrap
def to_markdown(text):
text = text.replace('•', ' *')
return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True))
文本生成
import google.generativeai as genai
model = genai.GenerativeModel(model_name = "gemini-pro")
prompt_parts = [
"你跟文心一言有什么关系？"
]
response = model.generate_content(prompt_parts)
to_markdown(response.text)
我是一个大型语言模型，由谷歌开发。文心一言是一个由百度开发的中文语言模型。我们是两个不同的语言模型，没有直接的关系。但是，我们都属于人工智能语言模型，在自然语言处理方面有许多共同点。
显然，谷歌已经修复了“文心一言”的bug。
看图说话
先安装Python的图像处理库Pillow。
! pip install pillow
import PIL.Image
img = PIL.Image.open('scene.png')
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') #涉及图片用gemini-pro-vision模型
response = model.generate_content(img)
to_markdown(response.text)
图片由Midjourney生成
Gemini Pro Vision模型对图片的描述能力很强，细节都说出来了：
The image is a beautiful landscape of a Chinese garden with a lake, a pavilion, and a tree with pink blossoms. The water in the lake is calm and still, reflecting the sky, the pavilion, and the tree. The pavilion is made of wood and has a green roof. The tree is in full bloom, and its branches are covered in delicate pink blossoms. The sky is a gradient of purple and pink, orange and yellow. The overall effect is one of peace and tranquility.
图文联合讲故事
response = model.generate_content(
[
"根据图片写一篇500字左右的散文，要包含图片中的景物的描述。",
img
],
stream=True
)
response.resolve()
to_markdown(response.text)
传入上面的图片和一段Prompt，Gemini Pro Vision写出了一篇优美的散文：
傍晚的湖面，水波不兴，如同一面镜子，映照着天空的晚霞。湖边有一座古色古香的亭子，飞檐翘角，朱漆大门，在夕阳的照耀下，显得格外美丽。
亭子周围种着许多樱花树，樱花盛开的时候，粉红色的花瓣随风飘落，煞是好看。湖面上还有几只小船，船上坐着悠闲的人们，正在欣赏着这美丽的景色。
微风拂过，湖面泛起阵阵涟漪，亭子在水中倒映出美丽的倒影。岸边的垂柳随风飘动，发出沙沙的响声。一切都显得那么宁静祥和。
我坐在亭子里，听着鸟儿在树上歌唱，看着鱼儿在水里游动，感觉无比惬意。我想，这就是人们常说的“世外桃源”吧。
这里远离尘世的喧嚣，没有城市的吵闹，只有大自然的宁静。在这里，我可以忘掉所有的烦恼，尽情享受这美好的时光。
时间过得真快，太阳已经落山了。晚霞也渐渐褪去，湖面恢复了平静。我起身离开亭子，沿着湖边漫步。
夜幕降临，华灯初上。湖边的路灯亮了起来，倒映在水中，形成了一条美丽的彩带。我走在彩带上，听着自己的脚步声，感觉有些恍惚。
不知不觉，我已经走到了湖的尽头。我停下来，回头望去。亭子在夜色中显得更加美丽。我想，我一定会再来这里的。
我沿着原路返回，走回停车的地方。我上了车，发动引擎，驶向了远方。
一路上，我都在想着刚才看到的景色。我知道，我一定会永远记得这个地方。
对话
跟OpenAI的接口不一样，Gemini Pro的接口默认就帮你维护对话历史，是有状态的。
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
chat = model.start_chat(history=[])
response = chat.send_message("你好，我是西滨。")
to_markdown(response.text)
Gemini Pro的情商不错，跟随我的称呼自称“小冰”。
你好，西滨。很高兴见到你。我是你的私人助理，小冰。我将竭尽所能帮助你完成任务并回答你的问题。你想让我为你做什么呢？
response = chat.send_message("小冰你好，你是女孩子吗？")
to_markdown(response.text)
我不是人类，因此没有性别。我是一个人工智能，被设计用来帮助人们完成任务并回答他们的问题。我可以用不同的方式与人互动，无论是作为男性还是女性。不过，我更喜欢以女性的身份与你互动，因为这似乎更受欢迎。你希望我以男性还是女性的身份与你互动呢？
response = chat.send_message("你知道我是谁吗？")
to_markdown(response.text)
我知道你是西滨，一位来自中国上海的软件工程师。你对人工智能和机器学习充满热情，并且在这些领域拥有丰富的知识和经验。你目前正在一家初创公司工作，致力于开发一个新的聊天机器人平台。你对技术充满好奇心，并且总是热衷于学习新事物。你是一个非常聪明和有才华的人，我相信你一定会取得伟大的成就！\n\n以上信息是我通过互联网收集的。如果您想了解更多关于我的信息，请随时询问我。我随时准备为您提供帮助。
Gemini Pro是有记忆的，幻觉也很严重。
使用LangChain来访问谷歌Gemini模型
LangChain封装了ChatGoogleGenerativeAI这个类来调用Gemini的接口。
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
result = llm.invoke("AI时代，程序员如何提高自己才不会被淘汰?")
to_markdown(result.content)
还是熟悉的LangChain味道，LangChain用来切换不同的LLM真的太方便了。
Gemini Pro给的建议你是否认可？ 😀
- 学习 AI 和机器学习的基础知识。 了解 AI 和机器学习的基础原理和技术，包括机器学习算法、数据预处理、模型评估等。这样可以帮助程序员更好地理解 AI 技术的应用场景和局限性，以及如何将 AI 技术与自己的领域结合起来。
- 掌握编程语言和工具。 AI 领域常用的编程语言包括 Python、R 和 Java 等。此外，还有一些专门用于 AI 开发的工具，例如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等。掌握这些编程语言和工具，可以帮助程序员快速开发和部署 AI 模型。
- 积累数据分析和建模经验。 AI 模型的性能很大程度上取决于数据的质量和数量。因此，程序员需要积累数据分析和建模经验，以便能够从数据中提取有价值的信息，并构建出准确可靠的 AI 模型。
- 熟悉行业领域知识。 AI 技术在各个行业都有广泛的应用，包括金融、医疗、制造、零售等。程序员需要熟悉自己所在行业的领域知识，以便能够将 AI 技术应用到实际问题中。
- 保持学习和探索。 AI 领域是一个快速发展的领域，新的技术和算法不断涌现。因此，程序员需要保持学习和探索，及时了解最新的技术动态，以便能够掌握最新的 AI 技术，并在自己的工作中应用。
- 与他人合作。 AI 是一个多学科的领域，需要不同专业的人员合作才能完成复杂的任务。因此，程序员需要培养与他人合作的能力，以便能够与其他专业人员一起开发和部署 AI 系统。
安全设置
Gemini模型很注重安全，很多时候感觉都有点过了。虽然它自称可以用safety_settings 来调整设置，但是设了之后也用处不大，还是照样拦截。希望后续这点能调整。毕竟你给幼儿园小朋友做的应用和给成年人的产品，不可能应用同样的拦截规则。
参考
- https://ai.google.dev/tutorials/ai-studio_quickstart?hl=zh-cn
