এমবেডিং সহ নথি অনুসন্ধান

ai.google.dev-এ দেখুন

Google Colab-এ চালান

GitHub-এ উৎস দেখুন

ওভারভিউ

এই উদাহরণটি দেখায় কিভাবে এম্বেডিং তৈরি করতে Gemini API ব্যবহার করতে হয় যাতে আপনি নথি অনুসন্ধান করতে পারেন। আপনি একটি শব্দ এমবেডিং তৈরি করতে পাইথন ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করবেন যা আপনাকে নথির বিষয়বস্তুর সাথে অনুসন্ধান স্ট্রিং বা প্রশ্নগুলির তুলনা করতে দেয়।

এই টিউটোরিয়ালে, আপনি Google কার সম্পর্কিত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে নথির একটি সেটের উপর নথি অনুসন্ধান করতে এমবেডিং ব্যবহার করবেন।

পূর্বশর্ত

আপনি Google Colab-এ এই কুইকস্টার্ট চালাতে পারেন।

আপনার নিজস্ব উন্নয়ন পরিবেশে এই দ্রুত সূচনা সম্পূর্ণ করতে, আপনার পরিবেশ নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে তা নিশ্চিত করুন:

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

সেটআপ

প্রথমে, জেমিনি API পাইথন লাইব্রেরি ডাউনলোড এবং ইনস্টল করুন।

pip install -U -q google.generativeai

import textwrap
import numpy as np
import pandas as pd

import google.generativeai as genai
import google.ai.generativelanguage as glm

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

from IPython.display import Markdown

একটি API কী ধরুন

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 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('API_KEY')` to fetch an environment variable.
API_KEY=userdata.get('API_KEY')

genai.configure(api_key=API_KEY)

for m in genai.list_models():
  if 'embedContent' in m.supported_generation_methods:
    print(m.name)

models/embedding-001
models/embedding-001

এম্বেডিং প্রজন্ম

এই বিভাগে, আপনি Gemini API থেকে এমবেডিং ব্যবহার করে পাঠ্যের একটি অংশের জন্য এমবেডিং তৈরি করতে দেখতে পাবেন।

মডেল এমবেডিং-001 সহ এম্বেডিং-এ API পরিবর্তন হয়

নতুন এম্বেডিং মডেলের জন্য, এম্বেডিং-001, একটি নতুন টাস্ক টাইপ প্যারামিটার এবং ঐচ্ছিক শিরোনাম রয়েছে (শুধুমাত্র task_type= RETRIEVAL_DOCUMENT এর সাথে বৈধ)।

এই নতুন প্যারামিটারগুলি শুধুমাত্র নতুন এমবেডিং মডেলগুলিতে প্রযোজ্য৷ টাস্কের ধরনগুলি হল:

title = "The next generation of AI for developers and Google Workspace"
sample_text = ("Title: The next generation of AI for developers and Google Workspace"
    "\n"
    "Full article:\n"
    "\n"
    "Gemini API & Google AI Studio: An approachable way to explore and prototype with generative AI applications")

model = 'models/embedding-001'
embedding = genai.embed_content(model=model,
                                content=sample_text,
                                task_type="retrieval_document",
                                title=title)

print(embedding)

{'embedding': [0.034585103, -0.044509504, -0.027291223, 0.0072681927, 0.061689284, 0.03362112, 0.028627988, 0.022681564, 0.04958079, 0.07274552, 0.011150464, 0.04200501, -0.029782884, -0.0041767005, 0.05074771, -0.056339227, 0.051204756, 0.04734613, -0.022025354, 0.025162602, 0.046016376, -0.003416976, -0.024010269, -0.044340927, -0.01520864, -0.013577372, -0.009918958, -0.028144406, -0.00024770075, 0.031201784, -0.072506696, 0.022366496, -0.032672316, -0.0025522006, -0.0019957912, -0.023193765, -0.020633291, -0.014031609, -0.00071676675, -0.0073200124, 0.014770645, -0.09390713, -0.017846372, 0.032825496, 0.017616265, -0.046674345, 0.03469292, 0.03386835, 0.0028274113, -0.07737739, 0.023789782, 0.025950644, 0.06952142, -0.029875675, -0.018693604, 0.007266584, -0.0067282487, 0.000802912, 0.020609016, 0.012406181, -0.018825717, 0.051171597, -0.0080359895, 0.008457639, 0.01197146, -0.080320396, -0.040698495, 0.0018266322, 0.042915005, 0.021464704, 0.022519842, 0.0059912056, 0.050887667, -0.04566639, -0.012651369, -0.14023173, -0.0274054, 0.04492792, 0.014709818, 0.037258334, -0.021294944, -0.041852854, -0.069640376, -0.030281356, -0.0070775123, 0.019886682, -0.050179508, -0.03839318, -0.014652514, 0.03370254, -0.02803748, -0.059206057, 0.055928297, -0.034912255, -0.007784368, 0.098106734, -0.06873356, -0.052850258, -0.011798939, -0.030071719, -0.026038093, 0.016752971, -0.020916667, 0.007365556, 0.017650642, 0.006677715, -0.036498126, 0.02110524, -0.05625146, 0.043038886, -0.06515849, -0.019825866, -0.010379261, -0.037537806, 0.017674655, -0.042821705, 0.014320703, 0.036735073, 0.011445211, 0.027352763, -0.0028090556, 0.009011982, 0.024146665, 0.002215841, -0.07397819, 0.008714616, -0.03377923, 0.034349587, 0.022429721, 0.052665956, -0.0021583177, -0.040462274, -0.019938014, 0.030099798, 0.009743918, 0.009111553, 0.026379738, -0.015910586, 0.010171418, 0.023996552, -0.031924065, 0.024775924, 0.014129728, 0.008913726, -0.010156162, 0.05407575, -0.080851324, 0.022005167, 0.012674272, -0.017213775, -0.009514327, 0.03276702, -0.06795425, -0.0004906647, 0.036379207, 0.034329377, -0.037122324, 0.05565231, -0.0038797501, 0.009620726, 0.050033607, 0.0084967585, 0.050638147, 0.00490447, 0.006675041, -0.04295331, -0.006490465, 0.010016808, -0.011493882, 0.023702862, 0.029825455, 0.03514081, -0.013388401, -0.05283049, 0.00019729362, -0.05095579, -0.031205554, 0.0045187837, -0.0066217924, -0.007931168, -0.0030577614, -0.016934164, 0.04188085, 0.050768845, 0.009407336, -0.02838461, 0.079967216, -0.038705315, -0.06723827, 0.015558192, -0.043977134, -0.022096274, -0.0053875325, -0.022216668, 0.013843675, 0.04506347, 0.051535256, 0.033484843, 0.044276737, -0.01299742, 0.021727907, 0.06798745, 0.038896713, 0.0023941514, 0.00815586, 0.029679826, 0.109524906, 0.012102062, -0.058510404, 0.03252702, -0.050666984, -0.006376317, 0.026164565, 0.008671174, 0.05052107, -0.027606683, 0.005126455, -0.0029112308, -0.015136989, -0.026336055, -0.031090762, 0.01717387, -0.03679281, -0.008987327, -0.0015111889, 0.0951955, -0.047756936, 0.03215895, 0.0029104433, -0.026967648, 0.015690766, 0.072443135, 0.039804243, 0.019212538, 0.08688796, -0.006074699, 0.015716698, 0.01919827, 0.030602958, 0.008902454, -0.046521842, 0.01976686, 0.051571846, 0.022742877, -0.04307271, -0.016526582, -0.03293306, 0.056195326, 0.0034229455, 0.022546848, -0.03803692, -0.051709678, 0.006613695, -0.0014020284, -0.036669895, -0.001721542, -0.08655083, -0.052215993, -0.032110028, 0.02565277, 0.04519586, -0.049954705, 0.0012014605, -0.037857044, -0.017148033, -0.026822135, 0.031737078, 0.028569039, -0.022907747, 0.024690803, -0.029206393, -0.032036074, 0.039650604, 0.021772616, -0.021436188, 0.045968816, -0.010048652, 0.030124044, 0.03935015, -0.04809066, 0.023686275, 0.02167442, 0.044297505, -0.073465124, -0.030082388, 0.017143175, -0.03342189, -0.0330694, -0.0122910105, -0.051963367, -0.058639623, -0.008972449, -0.022521269, -0.022892935, -0.035436112, 0.0034948539, -0.005295366, 0.05993406, 0.027561562, -0.010693112, 0.0009929353, -0.08425568, -0.02769792, -0.061596338, 0.036154557, -0.037945468, -0.03125497, -0.030945951, 0.04039234, 0.06636523, 0.016889103, -0.003046984, -0.011618148, 0.0011459244, 0.08574449, 0.036592126, -0.051252075, 0.013240978, -0.004678898, 0.0855428, -0.009402003, 0.028451374, -0.020148227, 0.0028894239, -0.02822095, 0.0315999, -0.057231728, 0.0004925584, -0.019411521, 0.021964703, 0.009169671, 0.01635917, -0.035817493, 0.052273333, -0.0009408905, 0.018396556, -0.041456044, 0.019532038, -0.0034153357, -0.034743972, 0.0027093922, 0.00044865624, 0.0023108325, -0.04501131, 0.05044232, -0.034571823, -0.039061558, 0.008809692, 0.068560965, 0.015274846, 0.023746625, 0.043649375, -0.028320875, -0.009765932, -0.009430268, -0.055888545, 0.047219332, 0.023080856, 0.064999744, -0.039562706, 0.0501819, 0.046483964, -0.009398194, -0.0013862611, 0.014837316, 0.045558825, 0.016926765, 0.03220044, 0.003780334, 0.040371794, 0.00057833333, -0.04805651, 0.01602842, -0.005916167, -0.0020399855, 0.036410075, -0.09505558, -0.021768136, 0.021421269, 0.024159726, -0.013026249, -0.023113504, 0.02459358, 0.01643742, -0.0104496805, 0.033115752, 0.047128692, 0.05519812, -0.013151745, 0.03202098, 0.0014973703, -0.009810199, 0.09950044, 0.03161514, 0.022533545, 0.028800217, 0.011425177, -0.06616128, 0.018490529, -0.024615118, -0.01714155, -0.036444064, -0.024078121, 6.236274e-05, -0.025733253, -0.012052791, -0.0032004463, -0.007022415, -0.07943268, -0.010401283, 0.014510383, -0.017218677, 0.056253612, -0.028017681, -0.06288073, -0.0010291388, 0.042233694, -0.017423663, -0.014384363, 0.008450004, -0.006025767, 0.00068278343, 0.043332722, -0.048530027, -0.10272868, 0.016439026, -0.0043581687, 0.014065921, 0.015250153, 0.0035983857, 0.024789328, 0.052941743, 0.0023809967, -0.0041563907, -0.02350335, -0.05152261, -0.026173577, 0.025396436, -0.020441707, 0.0052804356, 0.017074147, -0.023429962, 0.028667469, -0.056579348, -0.045674913, -0.050122924, -0.029717976, 0.011392094, 0.01918305, -0.090463236, 0.011211278, -0.058831867, -0.027594091, -0.08303421, -0.014075257, -0.013071177, 0.0050326143, 0.024727797, -0.004616583, -0.007565293, 0.0043535405, -0.05543633, -0.022187654, -0.026209656, 0.064442314, -0.0066669765, -0.002169784, -0.019930722, 4.8227314e-05, -0.0015547068, -0.0057820054, -0.08949447, -0.0115463175, -0.026195917, -0.008628893, -0.0017553791, -0.08588936, 0.008043627, -0.040522296, -0.006249298, -0.040554754, 0.021548215, 0.049422685, -0.008809529, -0.024933426, -0.040077355, 0.038274486, 0.029687686, -0.02959238, 0.0426982, 0.029072417, 0.049369767, -0.018109215, -0.041628513, -0.005594527, 0.026668772, -0.027726736, 0.037220005, 0.058132544, 0.01863369, -0.04707943, -0.0006536238, -0.012569923, 0.01520091, 0.05510794, -0.05035494, 0.036055118, -0.020710817, -0.0051193447, -0.042542584, 0.0020174137, 0.0014168078, -0.001090868, -0.034683146, 0.06309216, -0.05918888, 0.017469395, 0.025378557, 0.046790935, 0.008669848, 0.07935556, -0.016844809, -0.08596125, -0.037868172, 0.0057407417, -0.04262457, 0.0036744277, -0.04798243, 0.010448024, 0.005311227, -0.025689157, 0.051566023, -0.053452246, -0.033347856, -0.014070289, -0.001457106, 0.056622982, -0.037253298, -0.0010763579, 0.025846632, -0.017852046, -0.035092466, 0.0293208, 0.035001587, -0.002458465, -0.0032884434, -0.011247537, -0.03308368, 0.027546775, -0.0197189, -0.019373588, 0.012695445, -0.00846602, 0.0006254506, 0.022446852, -0.021224227, -0.016343568, -0.008488644, 0.009065775, -0.0038449552, -0.036945608, 0.035750583, 0.0021798566, 0.007781292, 0.07929656, -0.017595762, -0.020934578, -0.03354823, 0.04495828, -0.008365722, -0.040300835, 0.0006642716, 0.0568309, 0.016416628, 0.0722137, -0.01774583, -0.0492021, -0.0020490142, -0.049469862, 0.043543257, 0.04398881, 0.025031362, -0.0063477345, 0.062346347, -0.040481493, -0.02257938, 0.009280532, 0.010731656, 0.02230327, 0.002849086, -0.05473455, 0.047677275, -0.02363733, 0.029837264, -0.020835804, -0.017142115, 0.006764067, -0.01684698, 0.021653073, 0.040238675, -0.018611673, -0.04561582, 0.038430944, -0.02677326, 0.007663415, 0.06948015, -0.0012032362, 0.008699309, 0.011357286, 0.021917833, 0.00018160013, -0.076829135, 0.0023802964, -0.023293033, -0.03534673, -0.042327877, -0.0210994, 0.042625647, -0.014360755, -0.0066886684, 0.03561479, 0.047778953, 0.037118394, 0.041420408, 0.052272875, 0.039208084, -0.033506226, -0.00651392, 0.062439967, 0.03669325, 0.042872086, 0.066822834, -0.0068043126, -0.021161819, -0.050757803, 0.005068388, -0.0027463334, 0.013415453, -0.033819556, -0.046399325, -0.03287996, -0.019854786, -0.0070042396, -0.00042829785, -0.036087025, -0.00650163, 0.0008774728, -0.10458266, -0.061043933, 0.016721264, 0.0002953045, -0.0053018867, 0.012741255, 0.0050292304, 0.024298942, 0.0033208653, -0.0629338, -0.0005545099, 0.04004244, -0.03548021, -0.02479493, 0.035712432, -0.017079322, -0.030503469, 0.0019789268, -0.028768733, -0.054890547, -0.08133776, -0.03006806, -0.016685534, -0.073403284, 0.05233739, 0.033545494, 0.0035976092, 0.040786255, 0.056786384, 0.013151219, 0.042795595, 0.009594162, 0.00945792, 0.024018744, -0.045365516, -0.050492898, 0.038503986, 0.012790262, 0.0142914, 0.014998696, 0.0071202153, -0.0038871064, 0.010770397, 0.016789515, -0.041323792, 0.010311674, -0.009053558, 0.034749016, 0.005213924, -0.041184388, -0.0033388685, 0.04279652, 0.04068113, -0.024129236, -0.0059263078, 0.027970677, -0.024706231, 0.02846046, -0.0011169978, -0.059880134, 0.02713591, -0.0027713599, 0.040187914, 0.035978075, -0.06281134, -0.08345513, -0.006073032, -0.02095529, -0.018988023, -0.035680003, 0.04972727, -0.009011115, 0.054317664, 0.005172075, 0.031131523, -0.00069823023, 0.0108121475, -0.06091403, 0.049459387, -0.007036548, -0.014955144, -0.02104843, 0.035405546, 0.043375615, -0.042294793, -0.025417345, -0.015245514, 0.023398506, 0.002263163, -0.0071430253, 0.043531902, -0.03357511, -0.09097121, -0.04729407, -0.013593756, 0.023449646, 0.039015424, 0.027113337, -0.05169247, -0.016909705, -0.0057588373, -0.009955609, -0.05562937, -0.052671663, 0.003173363, -0.0022836009, 0.036742315, 0.047324646, -0.033285677, 0.012819869, -0.01939692, -0.0047737034, -0.011794656, -0.045633573, -0.0013346534, 0.016130142, -0.066292875, 0.029637614, 0.057662483, -0.035122138, 0.068166904]}

একটি এম্বেডিং ডাটাবেস তৈরি করা

এমবেডিং ডাটাবেস তৈরি করতে ব্যবহার করার জন্য এখানে তিনটি নমুনা পাঠ্য রয়েছে। প্রতিটি নথির এম্বেডিং তৈরি করতে আপনি Gemini API ব্যবহার করবেন। ভালো ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য এগুলিকে একটি ডেটাফ্রেমে পরিণত করুন৷

DOCUMENT1 = {
    "title": "Operating the Climate Control System",
    "content": "Your Googlecar has a climate control system that allows you to adjust the temperature and airflow in the car. To operate the climate control system, use the buttons and knobs located on the center console.  Temperature: The temperature knob controls the temperature inside the car. Turn the knob clockwise to increase the temperature or counterclockwise to decrease the temperature. Airflow: The airflow knob controls the amount of airflow inside the car. Turn the knob clockwise to increase the airflow or counterclockwise to decrease the airflow. Fan speed: The fan speed knob controls the speed of the fan. Turn the knob clockwise to increase the fan speed or counterclockwise to decrease the fan speed. Mode: The mode button allows you to select the desired mode. The available modes are: Auto: The car will automatically adjust the temperature and airflow to maintain a comfortable level. Cool: The car will blow cool air into the car. Heat: The car will blow warm air into the car. Defrost: The car will blow warm air onto the windshield to defrost it."}
DOCUMENT2 = {
    "title": "Touchscreen",
    "content": "Your Googlecar has a large touchscreen display that provides access to a variety of features, including navigation, entertainment, and climate control. To use the touchscreen display, simply touch the desired icon.  For example, you can touch the \"Navigation\" icon to get directions to your destination or touch the \"Music\" icon to play your favorite songs."}
DOCUMENT3 = {
    "title": "Shifting Gears",
    "content": "Your Googlecar has an automatic transmission. To shift gears, simply move the shift lever to the desired position.  Park: This position is used when you are parked. The wheels are locked and the car cannot move. Reverse: This position is used to back up. Neutral: This position is used when you are stopped at a light or in traffic. The car is not in gear and will not move unless you press the gas pedal. Drive: This position is used to drive forward. Low: This position is used for driving in snow or other slippery conditions."}

documents = [DOCUMENT1, DOCUMENT2, DOCUMENT3]

ভালো ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য অভিধানের বিষয়বস্তুকে একটি ডেটাফ্রেমে সংগঠিত করুন।

df = pd.DataFrame(documents)
df.columns = ['Title', 'Text']
df

টেক্সট এই শরীরের প্রতিটি জন্য এমবেডিং পান. ডেটাফ্রেমে এই তথ্য যোগ করুন।

# Get the embeddings of each text and add to an embeddings column in the dataframe
def embed_fn(title, text):
  return genai.embed_content(model=model,
                             content=text,
                             task_type="retrieval_document",
                             title=title)["embedding"]

df['Embeddings'] = df.apply(lambda row: embed_fn(row['Title'], row['Text']), axis=1)
df

প্রশ্নোত্তর সহ নথি অনুসন্ধান

এখন যেহেতু এমবেডিংগুলি তৈরি হয়েছে, আসুন এই নথিগুলি অনুসন্ধান করার জন্য একটি প্রশ্নোত্তর ব্যবস্থা তৈরি করি৷ আপনি হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং সম্পর্কে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করবেন, প্রশ্নের একটি এম্বেডিং তৈরি করবেন এবং ডেটাফ্রেমে এমবেডিংয়ের সংগ্রহের সাথে তুলনা করবেন।

প্রশ্নের এমবেডিং হবে একটি ভেক্টর (ফ্লোট মানের তালিকা), যা ডট পণ্য ব্যবহার করে নথির ভেক্টরের সাথে তুলনা করা হবে। API থেকে প্রত্যাবর্তিত এই ভেক্টরটি ইতিমধ্যে স্বাভাবিক করা হয়েছে। ডট পণ্য দুটি ভেক্টরের মধ্যে অভিমুখের সাদৃশ্য উপস্থাপন করে।

ডট পণ্যের মান -1 এবং 1 এর মধ্যে হতে পারে, অন্তর্ভুক্ত। যদি দুটি ভেক্টরের মধ্যে বিন্দু গুণফল 1 হয়, তাহলে ভেক্টরগুলি একই দিকে থাকে। যদি ডট পণ্যের মান 0 হয়, তাহলে এই ভেক্টরগুলি একে অপরের সাথে অর্থোগোনাল বা সম্পর্কহীন। সবশেষে, যদি ডট গুণফল -1 হয়, তাহলে ভেক্টরগুলি বিপরীত দিকে নির্দেশ করে এবং একে অপরের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ নয়।

দ্রষ্টব্য, নতুন এম্বেডিং মডেলের সাথে ( embedding-001 ), একটি ডকুমেন্ট টেক্সট এম্বেড করার সময় ব্যবহারকারীর ক্যোয়ারী এবং DOCUMENT জন্য QUERY হিসাবে টাস্ক টাইপ নির্দিষ্ট করুন।

query = "How do you shift gears in the Google car?"
model = 'models/embedding-001'

request = genai.embed_content(model=model,
                              content=query,
                              task_type="retrieval_query")

ডট পণ্য গণনা করতে find_best_passage ফাংশন ব্যবহার করুন, এবং তারপর ডাটাবেস থেকে প্রাসঙ্গিক উত্তরণ পুনরুদ্ধার করার জন্য সবচেয়ে বড় থেকে ক্ষুদ্রতম ডট পণ্য মান পর্যন্ত ডেটাফ্রেম সাজান।

def find_best_passage(query, dataframe):
  """
  Compute the distances between the query and each document in the dataframe
  using the dot product.
  """
  query_embedding = genai.embed_content(model=model,
                                        content=query,
                                        task_type="retrieval_query")
  dot_products = np.dot(np.stack(dataframe['Embeddings']), query_embedding["embedding"])
  idx = np.argmax(dot_products)
  return dataframe.iloc[idx]['Text'] # Return text from index with max value

ডাটাবেস থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক নথি দেখুন:

passage = find_best_passage(query, df)
passage

'Shifting Gears  Your Googlecar has an automatic transmission. To shift gears, simply move the shift lever to the desired position.  Park: This position is used when you are parked. The wheels are locked and the car cannot move. Reverse: This position is used to back up. Neutral: This position is used when you are stopped at a light or in traffic. The car is not in gear and will not move unless you press the gas pedal. Drive: This position is used to drive forward. Low: This position is used for driving in snow or other slippery conditions.'

প্রশ্ন ও উত্তরের আবেদন

আসুন একটি প্রশ্ন ও উত্তর সিস্টেম তৈরি করতে পাঠ্য প্রজন্মের API ব্যবহার করার চেষ্টা করি। একটি সহজ প্রশ্ন এবং উত্তরের উদাহরণ তৈরি করতে নীচে আপনার নিজস্ব কাস্টম ডেটা ইনপুট করুন। আপনি এখনও ডট পণ্যটিকে সাদৃশ্যের মেট্রিক হিসাবে ব্যবহার করবেন।

def make_prompt(query, relevant_passage):
  escaped = relevant_passage.replace("'", "").replace('"', "").replace("\n", " ")
  prompt = textwrap.dedent("""You are a helpful and informative bot that answers questions using text from the reference passage included below. \
  Be sure to respond in a complete sentence, being comprehensive, including all relevant background information. \
  However, you are talking to a non-technical audience, so be sure to break down complicated concepts and \
  strike a friendly and converstional tone. \
  If the passage is irrelevant to the answer, you may ignore it.
  QUESTION: '{query}'
  PASSAGE: '{relevant_passage}'

    ANSWER:
  """).format(query=query, relevant_passage=escaped)

  return prompt

prompt = make_prompt(query, passage)
print(prompt)

You are a helpful and informative bot that answers questions using text from the reference passage included below.   Be sure to respond in a complete sentence, being comprehensive, including all relevant background information.   However, you are talking to a non-technical audience, so be sure to break down complicated concepts and   strike a friendly and converstional tone.   If the passage is irrelevant to the answer, you may ignore it.
  QUESTION: 'How do you shift gears in the Google car?'
  PASSAGE: 'Shifting Gears  Your Googlecar has an automatic transmission. To shift gears, simply move the shift lever to the desired position.  Park: This position is used when you are parked. The wheels are locked and the car cannot move. Reverse: This position is used to back up. Neutral: This position is used when you are stopped at a light or in traffic. The car is not in gear and will not move unless you press the gas pedal. Drive: This position is used to drive forward. Low: This position is used for driving in snow or other slippery conditions.'

    ANSWER:

আপনার প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে মিথুন কন্টেন্ট জেনারেশন মডেলগুলির মধ্যে একটি বেছে নিন।

for m in genai.list_models():
  if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:
    print(m.name)

models/gemini-pro
models/gemini-pro-vision
models/gemini-ultra

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')
answer = model.generate_content(prompt)

Markdown(answer.text)

প্রদত্ত প্যাসেজে Google গাড়িতে গিয়ারগুলি কীভাবে স্থানান্তর করা যায় সে সম্পর্কে তথ্য নেই, তাই আমি এই উত্স থেকে আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে পারি না৷

পরবর্তী পদক্ষেপ

Gemini API-এ অন্যান্য পরিষেবাগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা জানতে, Python quickstart-এ যান।