Gemini API का इस्तेमाल शुरू करना
Gemini API और Google AI Studio की मदद से, Google के नए मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं. साथ ही, अपने आइडिया को बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किए जा सकने वाले ऐप्लिकेशन में बदला जा सकता है.
Python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Explain how AI works")
print(response.text)
Node.js
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const prompt = "Explain how AI works";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[{"text": "Write a story about a magic backpack."}]
}]
}'
मॉडल के बारे में जानकारी
एपीआई के बारे में जानकारी
लंबे कॉन्टेक्स्ट को एक्सप्लोर करना
Gemini मॉडल में लाखों टोकन डालें और बिना स्ट्रक्चर वाली इमेज, वीडियो, और दस्तावेज़ों से जानकारी पाएं.
टास्क को बेहतर बनाने के लिए, उनमें बदलाव करना
Gemini मॉडल के काम करने के तरीके में बदलाव करके, उन्हें खास टास्क के हिसाब से ढालें, डेटा की पहचान करें, और समस्याओं को हल करें. अपने डेटा की मदद से मॉडल को ट्यून करें, ताकि प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट को ज़्यादा बेहतर और भरोसेमंद बनाया जा सके.
स्ट्रक्चर्ड आउटपुट जनरेट करना
Gemini को JSON फ़ॉर्मैट में जवाब देने के लिए कहें. यह स्ट्रक्चर्ड डेटा का एक ऐसा फ़ॉर्मैट है जो अपने-आप प्रोसेस होने के लिए सही है.