Mouth Watering Chat

Funktion

Webanwendung zum Chatten mit den Menüs von fünf veganen Restaurants.
– Empfiehlt Gerichte und Getränke basierend auf den Ernährungseinschränkungen der Nutzer und nimmt Bestellungen entgegen.
– Erstellt für jedes Restaurant unterschiedliche Personas, um den Chat lebendig zu gestalten.
– Bringt Aromen, Düfte und Texturen zum Leben – unmöglich, nicht noch einmal zu bestellen. Verwendete Funktionen der Gemini API (in Vertex AI):
- Funktionsaufruf: „AutomaticFunctionCallingResponder“ wird verwendet.
- Code extrahiert „function_call“, „function_response“ und „text“ aus „chat.history“
- Ausfallsichere Funktionen, die immer etwas zurückgeben
- Bei der Verarbeitung von „chat.send_message()“ wurden Fehler ausgegeben: z.B. Gemini halluziniert Funktionen
- Dokumentenverständnis:
- Versucht:
- Die Datengrundlage mit dem Vertex AI Search-Datenspeicher führte zu unbefriedigenden Suchergebnissen.
- Das Hinzufügen von PDFs zu Gemini-Anfragen war teuer (jede PDF-Seite wird als Bild berechnet).
- Caching war aufgrund der Mindestgrößenanforderungen keine Option.
- Wir haben uns entschieden, Folgendes zu verwenden:
- PyPDF2 zum Extrahieren von Menüdateien. Speichern Sie sie in GS (siehe Ordner „Utilities“).
– Systemanweisungen, damit die Speise- und Getränkekarten eines Restaurants eingefügt werden, wenn der Nutzer ein Restaurant auswählt.
– Grounding mit der Google Suche: Ein initiales Modell wird aufgefordert, die URLs von Restaurants zu verwenden und Folgendes zu erstellen:
– Personas
– Restaurantbeschreibungen
– Systemanweisungen:
– Generischer Teil: gibt an, wann Funktionen aufgerufen und wie reagiert werden soll
– Persona: wird eingefügt, wenn der Nutzer ein Restaurant auswählt
– Menü: wird eingefügt, wenn der Nutzer ein Restaurant auswählt