תחילת השימוש ב-Gemini API
בעזרת Gemini API ו-Google AI Studio, אפשר להתחיל לעבוד עם המודלים החדשים ביותר של Google ולהפוך רעיונות לאפליקציות בקנה מידה רחב.
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."}]
}]
}'
הכירו את המודלים
היכרות עם ה-API
חקירת הקשר ארוך
להזין מיליוני אסימונים למודלים של Gemini ולהפיק הבנה מתמונות, מסרטונים וממסמכים לא מובנים.
פתרון משימות באמצעות כוונון מדויק
אפשר לשנות את התנהגות המודלים של Gemini כדי להסתגל למשימות ספציפיות, לזהות נתונים ולפתור בעיות. התאמת המודלים לנתונים שלכם כדי לשפר את העמידות והמהימנות של הפריסות בסביבת הייצור.