"""
명령줄에서 한 번만 실행하면 pip를 통해 패키지를 설치할 수 있습니다.
$ pip install google-generativeai
"""
import google.generativeai as genai.configure(api_key="YOUR API KEY")
defaults = {
'model': 'models/chat-bison-001',
d_context 'date: 'tempera ',
001 ', 'tempera-bison-001',
단어를 생각하고 있는데 그 단어를 추측하도록 해야 합니다. 하지만 나는 그 단어 자체를 말할 수 없습니다. 제가 힌트를 드리면 답을 맞추면 됩니다. 추측은 한 단어로만 해야 합니다."
examples = [
[
"깃털이 들어가는 것이라 앉기에 편안해져요.",
"베개?"
],
[
"소파에서 이러한 광고를 찾을 수도 있습니다.",
"쿠션?"
],
[
"예. 자, 다음 단계 물방울이 하늘에서 떨어질 때 사용할 수 있는 것입니다.", "우산?"
],
[
"다음: 죄송합니다",
"실수인가요?"
],
[
"다음: 가슴 뛰는",
"부부?"
],
[
"아니, 다른 단어야",
"상처?"
]
]
messages = [
"이는 아주 오래전에 살았던 생물입니다.",
"공룡?",
"다음: 잎이 있는 음식인가요?",
"상추?",
"제가 생각 중인 것을 만드는 데 사용할 수 있어요.", "샐러드?"
]
messages.append("NEXT REQUEST")
response = genai.chat(
**defaults,
context=context,
example=examples,
messages=messages
)
print(response.last) # 최근 요청에 대한 AI의 응답
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const { DiscussionServiceClient } = required("@google-ai/generativelanguage");
const { GoogleAuth } = required("google-auth-library");
const MODEL_NAME = "models/chat-bison-001";
const API_KEY = "YOUR API KEY";
const
client
}
new =const
client
}
new Discussion ()from client
}
new Discussion =const
clientService({const { GoogleAuth } = required("google-auth-library");
const MODEL_NAME = "models/chat-bison-001";
const
client
}
new 토론 ()from client
}
new Discuss authClientService({ 단어를 생각하고 있는데 그 단어를 추측하도록 해야 합니다. 하지만 나는 그 단어 자체를 말할 수 없습니다. 제가 힌트를 드리면 답을 맞추면 됩니다. 추측은 한 단어로만 해야 합니다.";
const example = [
{
"input": {
"content": "깃털이 들어가는 것이라 앉기에 편안해져요."
},
"output": {
"content": "베개?"
}
},
{
"input": {
"content": "이 제품은 소파에 있을 수도 있습니다."
},
"output": {
"content": "쿠션?"
}
},
{
"input": {
"content": "예. 자, 다음 단계 이는 방울이 하늘에서 떨어질 때 사용할 수 있는 것입니다."
},
"output": {
"content": "우산?"
}
},
{
"입력": {
"content": "다음: 죄송합니다"
},
"출력": {
"content": "실수인가요?"
}
},
{
"입력": {
"content": "다음: 부부"
},
"출력": {
"content": "부우?"
}
},
{
"입력": {
"content": "아니요, 관련된 다른 단어"
},
"출력": {
"content": "상처?"
}
}
];
const messages = [
{
"content": "이것은 매우 오래전에 살았던 생물입니다."
},
{
"content": "공룡?"
},
{
"content": "다음: 잎이 들어간 음식입니다"
},
{
"content": "상추입니까?"
},
{
"content": "제 생각으로 떠오르는 내용을 만드는 데 활용하실 수 있습니다."
},
{
"content": "샐러드?"
}
];
messages.push({ "content": "NEXT REQUEST" });
client.generateMessage({
// 필수, 결과 모델 생성에 사용할 모델: MODEL_NAME,
// 선택사항, 0.0은 항상 가장 높은 확률의 결과를 사용함
온도: 0.25,
// 선택사항, 선택사항, 가장 정확한 후보 결과 : 0.25,
// 선택사항, 선택사항, 가장 많은 후보 결과 생성: