O que vertex-ai-api-dev faz?
Orienta o uso da API Gemini no Google Cloud Vertex AI com o SDK Gen AI. Use quando o usuário perguntar sobre o uso do Gemini em um ambiente corporativo ou mencionar explicitamente o Vertex AI. Abrange o uso dos SDKs (Python, JS/TS, Go, Java, C#), recursos como Live API, ferramentas, geração multimídia, cache e previsão em lote.
Visão Geral
Esta skill fornece documentação e exemplos práticos para utilizar o modelo Gemini através do Vertex AI, a plataforma de IA do Google Cloud voltada para empresas. O foco está no SDK Gen AI, que simplifica a interação com a API e oferece suporte a múltiplas linguagens de programação.
Plataformas Suportadas
- Python
- JavaScript / TypeScript
- Go
- Java
- C#
Principais Recursos
- Live API: Interações em tempo real com streaming de respostas.
- Ferramentas e Chamadas de Função: Capacidade de conectar o modelo a APIs externas e bancos de dados.
- Geração Multimídia: Criação de imagens, áudio e vídeo a partir de descrições textuais.
- Cache de Contexto: Armazenamento em cache de prompts frequentes para reduzir latência e custos.
- Previsão em Lote: Processamento de grandes volumes de solicitações de forma assíncrona.
Exemplos de Uso
Python
from vertexai.generative_models import GenerativeModel
model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro")
response = model.generate_content("Explique o conceito de IA generativa.")
print(response.text)
Node.js (TypeScript)
import { VertexAI } from '@google-cloud/vertexai';
const vertex_ai = new VertexAI({project: 'seu-projeto-id', location: 'us-central1'});
const generativeModel = vertex_ai.preview.getGenerativeModel({model: 'gemini-1.5-pro'});
const result = await generativeModel.generateContent('O que é aprendizado de máquina?');
console.log(result.response.text());
Documentação Oficial
Para mais detalhes, consulte:
Contribuição
Contribuições e melhorias são bem-vindas. Abra uma issue ou pull request no repositório google-gemini/vertex-ai-api-dev.