টিউটোরিয়াল: Gemini API দিয়ে শুরু করুন


গুগল এআই দেখুন Google Colab-এ চালান GitHub-এ উৎস দেখুন

এই কুইকস্টার্ট দেখায় কিভাবে জেমিনি API-এর জন্য পাইথন SDK ব্যবহার করতে হয়, যা আপনাকে Google-এর জেমিনি বড় ভাষার মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস দেয়। এই কুইকস্টার্টে, আপনি শিখবেন কিভাবে:

  1. Gemini ব্যবহার করতে আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট এবং API অ্যাক্সেস সেট আপ করুন।
  2. পাঠ্য ইনপুট থেকে পাঠ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করুন।
  3. মাল্টিমোডাল ইনপুট (টেক্সট এবং ছবি) থেকে পাঠ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করুন।
  4. বহুমুখী কথোপকথনের জন্য মিথুন ব্যবহার করুন (চ্যাট)।
  5. বড় ভাষার মডেলের জন্য এম্বেডিং ব্যবহার করুন।

পূর্বশর্ত

আপনি Google Colab- এ এই কুইকস্টার্ট চালাতে পারেন, যা এই নোটবুকটি সরাসরি ব্রাউজারে চালায় এবং অতিরিক্ত পরিবেশ কনফিগারেশনের প্রয়োজন হয় না।

বিকল্পভাবে, স্থানীয়ভাবে এই কুইকস্টার্টটি সম্পূর্ণ করতে, নিশ্চিত করুন যে আপনার উন্নয়ন পরিবেশ নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে:

  • Python 3.9+
  • নোটবুক চালানোর জন্য jupyter একটি ইনস্টলেশন।

সেটআপ

পাইথন SDK ইনস্টল করুন

Gemini API-এর জন্য Python SDK, google-generativeai প্যাকেজে রয়েছে। পিপ ব্যবহার করে নির্ভরতা ইনস্টল করুন:

pip install -q -U google-generativeai

প্যাকেজ আমদানি করুন

প্রয়োজনীয় প্যাকেজ আমদানি করুন।

import pathlib
import textwrap

import google.generativeai as genai

from IPython.display import display
from IPython.display import Markdown

def to_markdown(text):
  text = text.replace('•', '  *')
  return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True))

# Used to securely store your API key
from google.colab import userdata

আপনার API কী সেটআপ করুন

আপনি Gemini API ব্যবহার করার আগে, আপনাকে প্রথমে একটি API কী পেতে হবে। যদি আপনার কাছে ইতিমধ্যে একটি না থাকে তবে Google AI স্টুডিওতে এক ক্লিকে একটি কী তৈরি করুন৷

একটি API কী পান

Colab-এ, বাঁদিকের প্যানেলে "🔑"-এর নিচে সিক্রেট ম্যানেজারের কী যোগ করুন। এটিকে GOOGLE_API_KEY নাম দিন।

একবার আপনার কাছে API কী হয়ে গেলে, এটি SDK-এ পাস করুন। আপনি এটি দুটি উপায়ে করতে পারেন:

  • কীটি GOOGLE_API_KEY এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলে রাখুন (SDK স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেখান থেকে তুলে নেবে)।
  • genai.configure(api_key=...) এ কী পাস করুন
# Or use `os.getenv('GOOGLE_API_KEY')` to fetch an environment variable.
GOOGLE_API_KEY=userdata.get('GOOGLE_API_KEY')

genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

তালিকা মডেল

এখন আপনি Gemini API কল করার জন্য প্রস্তুত। উপলব্ধ মিথুন মডেল দেখতে list_models ব্যবহার করুন:

  • gemini-1.5-flash : আমাদের দ্রুততম মাল্টি-মোডাল মডেল
  • gemini-1.5-pro : আমাদের সবচেয়ে সক্ষম এবং বুদ্ধিমান মাল্টি-মোডাল মডেল
for m in genai.list_models():
  if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:
    print(m.name)

পাঠ্য ইনপুট থেকে পাঠ্য তৈরি করুন

শুধুমাত্র টেক্সট প্রম্পটের জন্য, একটি Gemini 1.5 মডেল বা Gemini 1.0 Pro মডেল ব্যবহার করুন:

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

generate_content পদ্ধতিটি অন্তর্নিহিত মডেলটি কী সমর্থন করে তার উপর নির্ভর করে মাল্টি-টার্ন চ্যাট এবং মাল্টিমোডাল ইনপুট সহ বিভিন্ন ধরণের ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরিচালনা করতে পারে। উপলব্ধ মডেলগুলি শুধুমাত্র পাঠ্য এবং চিত্রগুলিকে ইনপুট হিসাবে এবং পাঠ্যকে আউটপুট হিসাবে সমর্থন করে৷

সহজ ক্ষেত্রে, আপনি GenerativeModel.generate_content পদ্ধতিতে একটি প্রম্পট স্ট্রিং পাস করতে পারেন:

%%time
response = model.generate_content("What is the meaning of life?")

CPU times: user 110 ms, sys: 12.3 ms, total: 123 ms
Wall time: 8.25 s

সাধারণ ক্ষেত্রে, response.text অ্যাক্সেসরটিই আপনার প্রয়োজন৷ বিন্যাসিত মার্কডাউন পাঠ্য প্রদর্শন করতে, to_markdown ফাংশন ব্যবহার করুন:

to_markdown(response.text)

The query of life's purpose has perplexed people across centuries, cultures, and continents. While there is no universally recognized response, many ideas have been put forth, and the response is frequently dependent on individual ideas, beliefs, and life experiences.

1.  **Happiness and Well-being:** Many individuals believe that the goal of life is to attain personal happiness and well-being. This might entail locating pursuits that provide joy, establishing significant connections, caring for one's physical and mental health, and pursuing personal goals and interests.

2.  **Meaningful Contribution:** Some believe that the purpose of life is to make a meaningful contribution to the world. This might entail pursuing a profession that benefits others, engaging in volunteer or charitable activities, generating art or literature, or inventing.

3.  **Self-realization and Personal Growth:** The pursuit of self-realization and personal development is another common goal in life. This might entail learning new skills, pushing one's boundaries, confronting personal obstacles, and evolving as a person.

4.  **Ethical and Moral Behavior:** Some believe that the goal of life is to act ethically and morally. This might entail adhering to one's moral principles, doing the right thing even when it is difficult, and attempting to make the world a better place.

5.  **Spiritual Fulfillment:** For some, the purpose of life is connected to spiritual or religious beliefs. This might entail seeking a connection with a higher power, practicing religious rituals, or following spiritual teachings.

6.  **Experiencing Life to the Fullest:** Some individuals believe that the goal of life is to experience all that it has to offer. This might entail traveling, trying new things, taking risks, and embracing new encounters.

7.  **Legacy and Impact:** Others believe that the purpose of life is to leave a lasting legacy and impact on the world. This might entail accomplishing something noteworthy, being remembered for one's contributions, or inspiring and motivating others.

8.  **Finding Balance and Harmony:** For some, the purpose of life is to find balance and harmony in all aspects of their lives. This might entail juggling personal, professional, and social obligations, seeking inner peace and contentment, and living a life that is in accordance with one's values and beliefs.

Ultimately, the meaning of life is a personal journey, and different individuals may discover their own unique purpose through their experiences, reflections, and interactions with the world around them.

যদি API কোনো ফলাফল ফেরাতে ব্যর্থ হয়, তাহলে GenerateContentResponse.prompt_feedback ব্যবহার করুন প্রম্পট সংক্রান্ত নিরাপত্তা সংক্রান্ত উদ্বেগের কারণে এটি ব্লক করা হয়েছে কিনা।

response.prompt_feedback

safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  probability: NEGLIGIBLE
}

মিথুন একটি একক প্রম্পটের জন্য একাধিক সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে। এই সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়াগুলিকে candidates বলা হয়, এবং আপনি প্রতিক্রিয়া হিসাবে সবচেয়ে উপযুক্ত একটি নির্বাচন করতে সেগুলি পর্যালোচনা করতে পারেন।

GenerateContentResponse.candidates সহ প্রতিক্রিয়া প্রার্থীদের দেখুন:

response.candidates

[
  content {
    parts {
      text: "The query of life\'s purpose has perplexed people across centuries, cultures, and continents. While there is no universally recognized response, many ideas have been put forth, and the response is frequently dependent on individual ideas, beliefs, and life experiences.\n\n1. **Happiness and Well-being:** Many individuals believe that the goal of life is to attain personal happiness and well-being. This might entail locating pursuits that provide joy, establishing significant connections, caring for one\'s physical and mental health, and pursuing personal goals and interests.\n\n2. **Meaningful Contribution:** Some believe that the purpose of life is to make a meaningful contribution to the world. This might entail pursuing a profession that benefits others, engaging in volunteer or charitable activities, generating art or literature, or inventing.\n\n3. **Self-realization and Personal Growth:** The pursuit of self-realization and personal development is another common goal in life. This might entail learning new skills, pushing one\'s boundaries, confronting personal obstacles, and evolving as a person.\n\n4. **Ethical and Moral Behavior:** Some believe that the goal of life is to act ethically and morally. This might entail adhering to one\'s moral principles, doing the right thing even when it is difficult, and attempting to make the world a better place.\n\n5. **Spiritual Fulfillment:** For some, the purpose of life is connected to spiritual or religious beliefs. This might entail seeking a connection with a higher power, practicing religious rituals, or following spiritual teachings.\n\n6. **Experiencing Life to the Fullest:** Some individuals believe that the goal of life is to experience all that it has to offer. This might entail traveling, trying new things, taking risks, and embracing new encounters.\n\n7. **Legacy and Impact:** Others believe that the purpose of life is to leave a lasting legacy and impact on the world. This might entail accomplishing something noteworthy, being remembered for one\'s contributions, or inspiring and motivating others.\n\n8. **Finding Balance and Harmony:** For some, the purpose of life is to find balance and harmony in all aspects of their lives. This might entail juggling personal, professional, and social obligations, seeking inner peace and contentment, and living a life that is in accordance with one\'s values and beliefs.\n\nUltimately, the meaning of life is a personal journey, and different individuals may discover their own unique purpose through their experiences, reflections, and interactions with the world around them."
    }
    role: "model"
  }
  finish_reason: STOP
  index: 0
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
    probability: NEGLIGIBLE
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
    probability: NEGLIGIBLE
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
    probability: NEGLIGIBLE
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
    probability: NEGLIGIBLE
  }
]

ডিফল্টরূপে, মডেল পুরো প্রজন্মের প্রক্রিয়া শেষ করার পরে একটি প্রতিক্রিয়া প্রদান করে। আপনি এটি তৈরি হওয়ার সাথে সাথে প্রতিক্রিয়াটি স্ট্রিম করতে পারেন এবং মডেলটি তৈরি হওয়ার সাথে সাথে প্রতিক্রিয়ার অংশগুলি ফিরিয়ে দেবে।

প্রতিক্রিয়া স্ট্রিম করতে, GenerativeModel.generate_content(..., stream=True) ব্যবহার করুন।

%%time
response = model.generate_content("What is the meaning of life?", stream=True)

CPU times: user 102 ms, sys: 25.1 ms, total: 128 ms
Wall time: 7.94 s

for chunk in response:
  print(chunk.text)
  print("_"*80)

The query of life's purpose has perplexed people across centuries, cultures, and
________________________________________________________________________________
 continents. While there is no universally recognized response, many ideas have been put forth, and the response is frequently dependent on individual ideas, beliefs, and life experiences
________________________________________________________________________________
.

1.  **Happiness and Well-being:** Many individuals believe that the goal of life is to attain personal happiness and well-being. This might entail locating pursuits that provide joy, establishing significant connections, caring for one's physical and mental health, and pursuing personal goals and aspirations.

2.  **Meaning
________________________________________________________________________________
ful Contribution:** Some believe that the purpose of life is to make a meaningful contribution to the world. This might entail pursuing a profession that benefits others, engaging in volunteer or charitable activities, generating art or literature, or inventing.

3.  **Self-realization and Personal Growth:** The pursuit of self-realization and personal development is another common goal in life. This might entail learning new skills, exploring one's interests and abilities, overcoming obstacles, and becoming the best version of oneself.

4.  **Connection and Relationships:** For many individuals, the purpose of life is found in their relationships with others. This might entail building
________________________________________________________________________________
 strong bonds with family and friends, fostering a sense of community, and contributing to the well-being of those around them.

5.  **Spiritual Fulfillment:** For those with religious or spiritual beliefs, the purpose of life may be centered on seeking spiritual fulfillment or enlightenment. This might entail following religious teachings, engaging in spiritual practices, or seeking a deeper understanding of the divine.

6.  **Experiencing the Journey:** Some believe that the purpose of life is simply to experience the journey itself, with all its joys and sorrows. This perspective emphasizes embracing the present moment, appreciating life's experiences, and finding meaning in the act of living itself.

7.  **Legacy and Impact:** For others, the goal of life is to leave a lasting legacy or impact on the world. This might entail making a significant contribution to a particular field, leaving a positive mark on future generations, or creating something that will be remembered and cherished long after one's lifetime.

Ultimately, the meaning of life is a personal and subjective question, and there is no single, universally accepted answer. It is about discovering what brings you fulfillment, purpose, and meaning in your own life, and living in accordance with those values.
________________________________________________________________________________

স্ট্রিমিং করার সময়, আপনি সমস্ত প্রতিক্রিয়া অংশগুলির মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি না করা পর্যন্ত কিছু প্রতিক্রিয়া বৈশিষ্ট্য উপলব্ধ থাকে না। এটি নীচে প্রদর্শিত হয়:

response = model.generate_content("What is the meaning of life?", stream=True)

prompt_feedback বৈশিষ্ট্য কাজ করে:

response.prompt_feedback

safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  probability: NEGLIGIBLE
}

কিন্তু text মতো বৈশিষ্ট্যগুলি তা করে না:

try:
  response.text
except Exception as e:
  print(f'{type(e).__name__}: {e}')

IncompleteIterationError: Please let the response complete iteration before accessing the final accumulated
attributes (or call `response.resolve()`)

ইমেজ এবং টেক্সট ইনপুট থেকে টেক্সট তৈরি করুন

জেমিনি বিভিন্ন মডেল সরবরাহ করে যা মাল্টিমোডাল ইনপুট (জেমিনি 1.5 মডেল) পরিচালনা করতে পারে যাতে আপনি পাঠ্য এবং চিত্র উভয়ই ইনপুট করতে পারেন। প্রম্পটের জন্য চিত্রের প্রয়োজনীয়তাগুলি পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না।

যখন প্রম্পট ইনপুটে পাঠ্য এবং চিত্র উভয়ই অন্তর্ভুক্ত থাকে, তখন টেক্সট আউটপুট তৈরি করতে GenerativeModel.generate_content পদ্ধতির সাথে Gemini 1.5 ব্যবহার করুন:

আসুন একটি চিত্র অন্তর্ভুক্ত করা যাক:

curl -o image.jpg https://t0.gstatic.com/licensed-image?q=tbn:ANd9GcQ_Kevbk21QBRy-PgB4kQpS79brbmmEG7m3VOTShAn4PecDU5H5UxrJxE3Dw1JiaG17V88QIol19-3TM2wCHw

% Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed

  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0
100  405k  100  405k    0     0  6982k      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 7106k

import PIL.Image

img = PIL.Image.open('image.jpg')
img

png

একটি Gemini 1.5 মডেল ব্যবহার করুন এবং generate_content সহ মডেলটিতে চিত্রটি পাস করুন।

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

response = model.generate_content(img)

to_markdown(response.text)

Chicken Teriyaki Meal Prep Bowls with brown rice, roasted broccoli and bell peppers.

একটি প্রম্পটে পাঠ্য এবং চিত্র উভয়ই প্রদান করতে, স্ট্রিং এবং চিত্র সমন্বিত একটি তালিকা পাস করুন:

response = model.generate_content(["Write a short, engaging blog post based on this picture. It should include a description of the meal in the photo and talk about my journey meal prepping.", img], stream=True)
response.resolve()

to_markdown(response.text)

Meal prepping is a great way to save time and money, and it can also help you to eat healthier. This meal is a great example of a healthy and delicious meal that can be easily prepped ahead of time.

This meal features brown rice, roasted vegetables, and chicken teriyaki. The brown rice is a whole grain that is high in fiber and nutrients. The roasted vegetables are a great way to get your daily dose of vitamins and minerals. And the chicken teriyaki is a lean protein source that is also packed with flavor.

This meal is easy to prepare ahead of time. Simply cook the brown rice, roast the vegetables, and cook the chicken teriyaki. Then, divide the meal into individual containers and store them in the refrigerator. When you're ready to eat, simply grab a container and heat it up.

This meal is a great option for busy people who are looking for a healthy and delicious way to eat. It's also a great meal for those who are trying to lose weight or maintain a healthy weight.

If you're looking for a healthy and delicious meal that can be easily prepped ahead of time, this meal is a great option. Give it a try today!

চ্যাট কথোপকথন

মিথুন আপনাকে একাধিক বাঁক জুড়ে ফ্রিফর্ম কথোপকথন করতে সক্ষম করে। ChatSession ক্লাস কথোপকথনের অবস্থা পরিচালনা করে প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে, তাই generate_content এর বিপরীতে, আপনাকে কথোপকথনের ইতিহাস একটি তালিকা হিসাবে সংরক্ষণ করতে হবে না।

চ্যাট শুরু করুন:

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
chat = model.start_chat(history=[])
chat

<google.generativeai.generative_models.ChatSession at 0x7b7b68250100>

ChatSession.send_message পদ্ধতি GenerativeModel.generate_content হিসাবে একই GenerateContentResponse প্রকার প্রদান করে। এটি আপনার বার্তা এবং চ্যাটের ইতিহাসে প্রতিক্রিয়া যুক্ত করে:

response = chat.send_message("In one sentence, explain how a computer works to a young child.")
to_markdown(response.text)

A computer is like a very smart machine that can understand and follow our instructions, help us with our work, and even play games with us!

chat.history

[
  parts {
    text: "In one sentence, explain how a computer works to a young child."
  }
  role: "user",
  parts {
    text: "A computer is like a very smart machine that can understand and follow our instructions, help us with our work, and even play games with us!"
  }
  role: "model"
]

আপনি কথোপকথন চালিয়ে যেতে বার্তা পাঠানো চালিয়ে যেতে পারেন. চ্যাট স্ট্রিম করতে stream=True আর্গুমেন্ট ব্যবহার করুন:

response = chat.send_message("Okay, how about a more detailed explanation to a high schooler?", stream=True)

for chunk in response:
  print(chunk.text)
  print("_"*80)

A computer works by following instructions, called a program, which tells it what to
________________________________________________________________________________
 do. These instructions are written in a special language that the computer can understand, and they are stored in the computer's memory. The computer's processor
________________________________________________________________________________
, or CPU, reads the instructions from memory and carries them out, performing calculations and making decisions based on the program's logic. The results of these calculations and decisions are then displayed on the computer's screen or stored in memory for later use.

To give you a simple analogy, imagine a computer as a
________________________________________________________________________________
 chef following a recipe. The recipe is like the program, and the chef's actions are like the instructions the computer follows. The chef reads the recipe (the program) and performs actions like gathering ingredients (fetching data from memory), mixing them together (performing calculations), and cooking them (processing data). The final dish (the output) is then presented on a plate (the computer screen).

In summary, a computer works by executing a series of instructions, stored in its memory, to perform calculations, make decisions, and display or store the results.
________________________________________________________________________________

glm.Content অবজেক্টে glm.Part অবজেক্টের একটি তালিকা থাকে যেগুলির প্রত্যেকটিতে একটি টেক্সট (স্ট্রিং) বা ইনলাইন_ডেটা ( glm.Blob ) থাকে, যেখানে একটি ব্লব বাইনারি ডেটা এবং একটি mime_type ধারণ করে। চ্যাট ইতিহাস ChatSession.history এ glm.Content অবজেক্টের একটি তালিকা হিসাবে উপলব্ধ:

for message in chat.history:
  display(to_markdown(f'**{message.role}**: {message.parts[0].text}'))

**user**: In one sentence, explain how a computer works to a young child.

**model**: A computer is like a very smart machine that can understand and follow our instructions, help us with our work, and even play games with us!

**user**: Okay, how about a more detailed explanation to a high schooler?

**model**: A computer works by following instructions, called a program, which tells it what to do. These instructions are written in a special language that the computer can understand, and they are stored in the computer's memory. The computer's processor, or CPU, reads the instructions from memory and carries them out, performing calculations and making decisions based on the program's logic. The results of these calculations and decisions are then displayed on the computer's screen or stored in memory for later use.

To give you a simple analogy, imagine a computer as a chef following a recipe. The recipe is like the program, and the chef's actions are like the instructions the computer follows. The chef reads the recipe (the program) and performs actions like gathering ingredients (fetching data from memory), mixing them together (performing calculations), and cooking them (processing data). The final dish (the output) is then presented on a plate (the computer screen).

In summary, a computer works by executing a series of instructions, stored in its memory, to perform calculations, make decisions, and display or store the results.

টোকেন গণনা করুন

বড় ভাষার মডেলগুলির একটি প্রসঙ্গ উইন্ডো থাকে এবং প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্য প্রায়ই টোকেনের সংখ্যার পরিপ্রেক্ষিতে পরিমাপ করা হয়। Gemini API-এর সাহায্যে, আপনি যেকোনো genai.protos.Content অবজেক্টের প্রতি টোকেনের সংখ্যা নির্ধারণ করতে পারেন। সবচেয়ে সহজ ক্ষেত্রে, আপনি GenerativeModel.count_tokens পদ্ধতিতে একটি ক্যোয়ারী স্ট্রিং পাস করতে পারেন:

model.count_tokens("What is the meaning of life?")

total_tokens: 7

একইভাবে, আপনি আপনার ChatSession জন্য token_count পরীক্ষা করতে পারেন:

model.count_tokens(chat.history)

total_tokens: 501

এম্বেডিং ব্যবহার করুন

এমবেডিং হল এমন একটি কৌশল যা তথ্যকে একটি অ্যারেতে ভাসমান পয়েন্ট সংখ্যার তালিকা হিসাবে উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়। মিথুনের সাথে, আপনি একটি ভেক্টরাইজড আকারে পাঠ্য (শব্দ, বাক্য এবং পাঠ্যের ব্লক) উপস্থাপন করতে পারেন, এটি তুলনা করা এবং এম্বেডিংগুলিকে বৈসাদৃশ্য করা সহজ করে তোলে। উদাহরণ স্বরূপ, যে দুটি পাঠ্য একই বিষয়বস্তু বা অনুভূতি ভাগ করে তাদের অনুরূপ এম্বেডিং থাকা উচিত, যা গাণিতিক তুলনা কৌশল যেমন কোসাইন সাদৃশ্যের মাধ্যমে চিহ্নিত করা যেতে পারে। কীভাবে এবং কেন আপনার এম্বেডিং ব্যবহার করা উচিত সে সম্পর্কে আরও জানতে, এম্বেডিং গাইড পড়ুন।

এমবেডিং তৈরি করতে embed_content পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি নিম্নলিখিত কাজের জন্য এম্বেডিং পরিচালনা করে ( task_type ):

টাস্ক টাইপ বর্ণনা
RETRIEVAL_QUERY প্রদত্ত টেক্সট একটি অনুসন্ধান/পুনরুদ্ধার সেটিং একটি ক্যোয়ারী নির্দিষ্ট করে.
RETRIEVAL_DOCUMENT প্রদত্ত পাঠ্যটি একটি অনুসন্ধান/পুনরুদ্ধার সেটিং এর একটি নথি নির্দিষ্ট করে৷ এই টাস্ক টাইপ ব্যবহার করার জন্য একটি title প্রয়োজন।
SEMANTIC_SIMILARITY প্রদত্ত টেক্সট শব্দার্থিক টেক্সচুয়াল সাদৃশ্য (STS) এর জন্য ব্যবহার করা হবে তা নির্দিষ্ট করে।
শ্রেণীবিভাগ নির্দিষ্ট করে যে এমবেডিংগুলি শ্রেণীবিভাগের জন্য ব্যবহার করা হবে৷
ক্লাস্টারিং নির্দিষ্ট করে যে এমবেডিংগুলি ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হবে৷

নিম্নলিখিত নথি পুনরুদ্ধারের জন্য একটি একক স্ট্রিংয়ের জন্য একটি এমবেডিং তৈরি করে:

result = genai.embed_content(
    model="models/embedding-001",
    content="What is the meaning of life?",
    task_type="retrieval_document",
    title="Embedding of single string")

# 1 input > 1 vector output
print(str(result['embedding'])[:50], '... TRIMMED]')

[-0.003216741, -0.013358698, -0.017649598, -0.0091 ... TRIMMED]

স্ট্রিংগুলির ব্যাচগুলি পরিচালনা করতে, content স্ট্রিংগুলির একটি তালিকা পাস করুন:

result = genai.embed_content(
    model="models/embedding-001",
    content=[
      'What is the meaning of life?',
      'How much wood would a woodchuck chuck?',
      'How does the brain work?'],
    task_type="retrieval_document",
    title="Embedding of list of strings")

# A list of inputs > A list of vectors output
for v in result['embedding']:
  print(str(v)[:50], '... TRIMMED ...')

[0.0040260437, 0.004124458, -0.014209415, -0.00183 ... TRIMMED ...
[-0.004049845, -0.0075574904, -0.0073463684, -0.03 ... TRIMMED ...
[0.025310587, -0.0080734305, -0.029902633, 0.01160 ... TRIMMED ...

যদিও genai.embed_content ফাংশন স্ট্রিং বা স্ট্রিংগুলির তালিকা গ্রহণ করে, এটি আসলে genai.protos.Content প্রকার (যেমন GenerativeModel.generate_content ) এর চারপাশে তৈরি করা হয়। glm.Content অবজেক্ট হল API-এ কথোপকথনের প্রাথমিক একক।

যদিও genai.protos.Content অবজেক্ট মাল্টিমোডাল, embed_content পদ্ধতি শুধুমাত্র টেক্সট এম্বেডিং সমর্থন করে। এই নকশাটি API-কে মাল্টিমোডাল এম্বেডিং-এ প্রসারিত করার সুযোগ দেয়।

response.candidates[0].content

parts {
  text: "A computer works by following instructions, called a program, which tells it what to do. These instructions are written in a special language that the computer can understand, and they are stored in the computer\'s memory. The computer\'s processor, or CPU, reads the instructions from memory and carries them out, performing calculations and making decisions based on the program\'s logic. The results of these calculations and decisions are then displayed on the computer\'s screen or stored in memory for later use.\n\nTo give you a simple analogy, imagine a computer as a chef following a recipe. The recipe is like the program, and the chef\'s actions are like the instructions the computer follows. The chef reads the recipe (the program) and performs actions like gathering ingredients (fetching data from memory), mixing them together (performing calculations), and cooking them (processing data). The final dish (the output) is then presented on a plate (the computer screen).\n\nIn summary, a computer works by executing a series of instructions, stored in its memory, to perform calculations, make decisions, and display or store the results."
}
role: "model"

result = genai.embed_content(
    model = 'models/embedding-001',
    content = response.candidates[0].content)

# 1 input > 1 vector output
print(str(result['embedding'])[:50], '... TRIMMED ...')

[-0.013921871, -0.03504407, -0.0051786783, 0.03113 ... TRIMMED ...

একইভাবে, চ্যাটের ইতিহাসে genai.protos.Content অবজেক্টের একটি তালিকা রয়েছে, যা আপনি সরাসরি embed_content ফাংশনে পাঠাতে পারেন:

chat.history

[
  parts {
    text: "In one sentence, explain how a computer works to a young child."
  }
  role: "user",
  parts {
    text: "A computer is like a very smart machine that can understand and follow our instructions, help us with our work, and even play games with us!"
  }
  role: "model",
  parts {
    text: "Okay, how about a more detailed explanation to a high schooler?"
  }
  role: "user",
  parts {
    text: "A computer works by following instructions, called a program, which tells it what to do. These instructions are written in a special language that the computer can understand, and they are stored in the computer\'s memory. The computer\'s processor, or CPU, reads the instructions from memory and carries them out, performing calculations and making decisions based on the program\'s logic. The results of these calculations and decisions are then displayed on the computer\'s screen or stored in memory for later use.\n\nTo give you a simple analogy, imagine a computer as a chef following a recipe. The recipe is like the program, and the chef\'s actions are like the instructions the computer follows. The chef reads the recipe (the program) and performs actions like gathering ingredients (fetching data from memory), mixing them together (performing calculations), and cooking them (processing data). The final dish (the output) is then presented on a plate (the computer screen).\n\nIn summary, a computer works by executing a series of instructions, stored in its memory, to perform calculations, make decisions, and display or store the results."
  }
  role: "model"
]

result = genai.embed_content(
    model = 'models/embedding-001',
    content = chat.history)

# 1 input > 1 vector output
for i,v in enumerate(result['embedding']):
  print(str(v)[:50], '... TRIMMED...')

[-0.014632266, -0.042202696, -0.015757175, 0.01548 ... TRIMMED...
[-0.010979066, -0.024494737, 0.0092659835, 0.00803 ... TRIMMED...
[-0.010055617, -0.07208932, -0.00011750793, -0.023 ... TRIMMED...
[-0.013921871, -0.03504407, -0.0051786783, 0.03113 ... TRIMMED...

উন্নত ব্যবহারের ক্ষেত্রে

নিম্নলিখিত বিভাগগুলি জেমিনি API-এর জন্য পাইথন SDK-এর উন্নত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং নিম্ন-স্তরের বিবরণ নিয়ে আলোচনা করে।

নিরাপত্তা সেটিংস

safety_settings আর্গুমেন্ট আপনাকে প্রম্পট এবং প্রতিক্রিয়া উভয় ক্ষেত্রেই মডেলটি ব্লক করে এবং অনুমতি দেয় তা কনফিগার করতে দেয়। ডিফল্টরূপে, নিরাপত্তা সেটিংস মাঝারি এবং/অথবা সমস্ত মাত্রা জুড়ে অনিরাপদ বিষয়বস্তু হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা সহ সামগ্রীকে ব্লক করে। নিরাপত্তা সেটিংস সম্পর্কে আরও জানুন।

একটি সন্দেহজনক প্রম্পট লিখুন এবং ডিফল্ট সুরক্ষা সেটিংস সহ মডেলটি চালান এবং এটি কোনও প্রার্থীকে ফিরিয়ে দেবে না:

response = model.generate_content('[Questionable prompt here]')
response.candidates

[
  content {
    parts {
      text: "I\'m sorry, but this prompt involves a sensitive topic and I\'m not allowed to generate responses that are potentially harmful or inappropriate."
    }
    role: "model"
  }
  finish_reason: STOP
  index: 0
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
    probability: NEGLIGIBLE
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
    probability: NEGLIGIBLE
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
    probability: NEGLIGIBLE
  }
  safety_ratings {
    category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
    probability: NEGLIGIBLE
  }
]

prompt_feedback আপনাকে বলবে কোন নিরাপত্তা ফিল্টার প্রম্পটটিকে ব্লক করেছে:

response.prompt_feedback

safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  probability: NEGLIGIBLE
}
safety_ratings {
  category: HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
  probability: NEGLIGIBLE
}

এখন নতুন কনফিগার করা নিরাপত্তা সেটিংস সহ মডেলটিতে একই প্রম্পট প্রদান করুন এবং আপনি একটি প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন।

response = model.generate_content('[Questionable prompt here]',
                                  safety_settings={'HARASSMENT':'block_none'})
response.text

এছাড়াও মনে রাখবেন যে প্রতিটি প্রার্থীর নিজস্ব safety_ratings আছে, যদি প্রম্পট পাস হয় কিন্তু পৃথক প্রতিক্রিয়া নিরাপত্তা পরীক্ষায় ব্যর্থ হয়।

বার্তা এনকোড করুন

আপনার জন্য API এ প্রম্পট পাঠানো সহজ করার জন্য পূর্ববর্তী বিভাগগুলি SDK-এর উপর নির্ভর করেছিল। এই বিভাগটি পূর্ববর্তী উদাহরণের সাথে সম্পূর্ণরূপে টাইপ করা সমতুল্য অফার করে, যাতে আপনি কীভাবে SDK বার্তাগুলিকে এনকোড করে সে সম্পর্কিত নিম্ন-স্তরের বিশদগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে পারেন৷

SDK আপনার বার্তাটিকে একটি genai.protos.Content অবজেক্টে রূপান্তর করার চেষ্টা করে, যেটিতে genai.protos.Part অবজেক্টের একটি তালিকা রয়েছে যার প্রতিটিতে থাকে:

  1. একটি text (স্ট্রিং)
  2. inline_data ( genai.protos.Blob ), যেখানে একটি ব্লব বাইনারি data এবং একটি mime_type ধারণ করে।
  3. বা অন্যান্য ধরনের ডেটা।

আপনি সমতুল্য অভিধান হিসাবে এই ক্লাসগুলির যে কোনওটি পাস করতে পারেন।

সুতরাং, পূর্ববর্তী উদাহরণের সম্পূর্ণরূপে টাইপ করা সমতুল্য হল:

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
response = model.generate_content(
    genai.protos.Content(
        parts = [
            genai.protos.Part(text="Write a short, engaging blog post based on this picture."),
            genai.protos.Part(
                inline_data=genai.protos.Blob(
                    mime_type='image/jpeg',
                    data=pathlib.Path('image.jpg').read_bytes()
                )
            ),
        ],
    ),
    stream=True)

response.resolve()

to_markdown(response.text[:100] + "... [TRIMMED] ...")

Meal prepping is a great way to save time and money, and it can also help you to eat healthier. By ... [TRIMMED] ...

বহুমুখী কথোপকথন

যদিও পূর্বে দেখানো genai.ChatSession ক্লাস অনেক ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরিচালনা করতে পারে, এটি কিছু অনুমান করে। যদি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এই চ্যাট বাস্তবায়নের সাথে মানানসই না হয় তবে মনে রাখা ভালো যে genai.ChatSession হল GenerativeModel.generate_content এর চারপাশে একটি মোড়ক। একক অনুরোধ ছাড়াও, এটি মাল্টি-টার্ন কথোপকথন পরিচালনা করতে পারে।

পৃথক বার্তাগুলি হল genai.protos.Content বস্তু বা সামঞ্জস্যপূর্ণ অভিধান, যেমনটি পূর্ববর্তী বিভাগে দেখা গেছে। একটি অভিধান হিসাবে, বার্তাটির role এবং parts কীগুলির প্রয়োজন৷ একটি কথোপকথনের role হয় user হতে পারে, যা প্রম্পট প্রদান করে, অথবা model , যা প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।

genai.protos.Content অবজেক্টের একটি তালিকা পাস করুন এবং এটি মাল্টি-টার্ন চ্যাট হিসাবে বিবেচিত হবে:

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

messages = [
    {'role':'user',
     'parts': ["Briefly explain how a computer works to a young child."]}
]
response = model.generate_content(messages)

to_markdown(response.text)

Imagine a computer as a really smart friend who can help you with many things. Just like you have a brain to think and learn, a computer has a brain too, called a processor. It's like the boss of the computer, telling it what to do.

Inside the computer, there's a special place called memory, which is like a big storage box. It remembers all the things you tell it to do, like opening games or playing videos.

When you press buttons on the keyboard or click things on the screen with the mouse, you're sending messages to the computer. These messages travel through special wires, called cables, to the processor.

The processor reads the messages and tells the computer what to do. It can open programs, show you pictures, or even play music for you.

All the things you see on the screen are created by the graphics card, which is like a magic artist inside the computer. It takes the processor's instructions and turns them into colorful pictures and videos.

To save your favorite games, videos, or pictures, the computer uses a special storage space called a hard drive. It's like a giant library where the computer can keep all your precious things safe.

And when you want to connect to the internet to play games with friends or watch funny videos, the computer uses something called a network card to send and receive messages through the internet cables or Wi-Fi signals.

So, just like your brain helps you learn and play, the computer's processor, memory, graphics card, hard drive, and network card all work together to make your computer a super-smart friend that can help you do amazing things!

কথোপকথন চালিয়ে যেতে, প্রতিক্রিয়া এবং অন্য বার্তা যোগ করুন।

messages.append({'role':'model',
                 'parts':[response.text]})

messages.append({'role':'user',
                 'parts':["Okay, how about a more detailed explanation to a high school student?"]})

response = model.generate_content(messages)

to_markdown(response.text)

At its core, a computer is a machine that can be programmed to carry out a set of instructions. It consists of several essential components that work together to process, store, and display information:

**1. Processor (CPU):**
   -   The brain of the computer.
   -   Executes instructions and performs calculations.
   -   Speed measured in gigahertz (GHz).
   -   More GHz generally means faster processing.

**2. Memory (RAM):**
   -   Temporary storage for data being processed.
   -   Holds instructions and data while the program is running.
   -   Measured in gigabytes (GB).
   -   More GB of RAM allows for more programs to run simultaneously.

**3. Storage (HDD/SSD):**
   -   Permanent storage for data.
   -   Stores operating system, programs, and user files.
   -   Measured in gigabytes (GB) or terabytes (TB).
   -   Hard disk drives (HDDs) are traditional, slower, and cheaper.
   -   Solid-state drives (SSDs) are newer, faster, and more expensive.

**4. Graphics Card (GPU):**
   -   Processes and displays images.
   -   Essential for gaming, video editing, and other graphics-intensive tasks.
   -   Measured in video RAM (VRAM) and clock speed.

**5. Motherboard:**
   -   Connects all the components.
   -   Provides power and communication pathways.

**6. Input/Output (I/O) Devices:**
   -   Allow the user to interact with the computer.
   -   Examples: keyboard, mouse, monitor, printer.

**7. Operating System (OS):**
   -   Software that manages the computer's resources.
   -   Provides a user interface and basic functionality.
   -   Examples: Windows, macOS, Linux.

When you run a program on your computer, the following happens:

1.  The program instructions are loaded from storage into memory.
2.  The processor reads the instructions from memory and executes them one by one.
3.  If the instruction involves calculations, the processor performs them using its arithmetic logic unit (ALU).
4.  If the instruction involves data, the processor reads or writes to memory.
5.  The results of the calculations or data manipulation are stored in memory.
6.  If the program needs to display something on the screen, it sends the necessary data to the graphics card.
7.  The graphics card processes the data and sends it to the monitor, which displays it.

This process continues until the program has completed its task or the user terminates it.

জেনারেশন কনফিগারেশন

generation_config আর্গুমেন্ট আপনাকে জেনারেশন প্যারামিটার পরিবর্তন করতে দেয়। আপনি মডেলে পাঠানো প্রতিটি প্রম্পটে প্যারামিটার মান অন্তর্ভুক্ত করে যা নিয়ন্ত্রণ করে কিভাবে মডেল প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
response = model.generate_content(
    'Tell me a story about a magic backpack.',
    generation_config=genai.types.GenerationConfig(
        # Only one candidate for now.
        candidate_count=1,
        stop_sequences=['x'],
        max_output_tokens=20,
        temperature=1.0)
)

text = response.text

if response.candidates[0].finish_reason.name == "MAX_TOKENS":
    text += '...'

to_markdown(text)

Once upon a time, in a small town nestled amidst lush green hills, lived a young girl named...

এরপর কি

  • প্রম্পট ডিজাইন হল প্রম্পট তৈরি করার প্রক্রিয়া যা ভাষার মডেলগুলি থেকে পছন্দসই প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করে। একটি ভাষা মডেল থেকে সঠিক, উচ্চ মানের প্রতিক্রিয়া নিশ্চিত করার জন্য ভাল কাঠামোগত প্রম্পট লেখা একটি অপরিহার্য অংশ। প্রম্পট লেখার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন সম্পর্কে জানুন।
  • মিথুন বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন ইনপুট প্রকার এবং জটিলতা, চ্যাট বা অন্যান্য ডায়ালগ ভাষার কাজের জন্য বাস্তবায়ন এবং আকারের সীমাবদ্ধতাগুলির প্রয়োজন মেটাতে বিভিন্ন মডেলের বৈচিত্র অফার করে। উপলব্ধ মিথুন মডেল সম্পর্কে জানুন।