Jak Wolf Games tworzy wciągające historie kryminalne za pomocą interfejsu Gemini API

W przypadku gier stale rośnie zapotrzebowanie na świeże i angażujące treści. W przypadku Wolf Games, innowacyjnego startupu, oznacza to codzienne dostarczanie graczom nowych interaktywnych historii kryminalnych. Realizują to ambitne zadanie, wykorzystując potencjał Gemini API, zwłaszcza Gemini 2.0 Flash i Gemini 2.0 Flash Thinking, do generowania złożonych narracji na niespotykaną dotąd skalę.

Wolf Games kieruje się do graczy mobilnych i entuzjastów zagadek, którzy chcą codziennie rozwiązywać problemy. Aplikacja codziennie dostarcza realistycznych scen kryminalnych, które zawierają raporty policyjne, zdjęcia, wywiady i dynamiczne postacie, dzięki czemu gracze mogą regularnie zagłębiać się w nowe nierozwiązane sprawy.

Utrzymywanie tej codziennej częstotliwości wymaga szybkości i dokładności w tworzeniu treści. Przed zintegrowaniem interfejsu Gemini API firma Wolf Games napotykała problemy z wcześniejszymi modelami, które miały problemy z konsekwentnym generowaniem uporządkowanych danych wyjściowych (osiągały tylko 80% skuteczności) i wolne czasy wykonywania promptów (do 6 minut).

„Wykorzystujemy interfejs Gemini API w ramach naszego DAG do generowania nowych i ciekawych historii kryminalnych” – wyjaśnia Noah Rosenberg, współzałożyciel i dyrektor ds. technologii. „Nasz proces polega na użyciu wielu precyzyjnie dopasowanych promptów, aby uzyskać uporządkowane treści z procesu, który z natury jest nieuporządkowany – generowania narracji”.

Sercem rozwiązania Wolf Games jest własne narzędzie firmy, „Prompt Composer”, które zarządza DAGiem promptów. Umożliwia to integrację wywołań funkcji, wykonywanie niestandardowych skryptów Pythona do obsługi logiki, np. zapewnienia unikalnych nazw, oraz zarządzanie stanem w trakcie procesu generowania. Dzięki temu mogą:

• Łatwo przełączać się między różnymi modelami, w tym Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash i Gemini 2.0 Flash Thinking.
• Używaj generowania rozszerzonego przez wyszukiwanie w zapisanych informacjach (RAG), przechowując wszystkie wygenerowane treści, takie jak historie postaci i zdarzenia w przypadku, w trwałej bazie danych, co zapewni spójność narracji. Na przykład można użyć w generowaniu cyfrowego wyciągu z rachunku bankowego odwołania do bayesowskiego wykresu przyczynowo-skutkowego, który przedstawia logiczne zależności w narratiwie, aby zapewnić dokładność i spójność.
• Wymuszanie uporządkowanego wyjścia, zwłaszcza w formacie JSON, które jest następnie weryfikowane za pomocą narzędzi takich jak Pydantic, co zapewnia niezawodność w dalszych procesach.

Firma Wolf Games wykorzystuje model Gemini 2.0 Flash Thinking do generowania złożonego tekstu z dużą ilością tokenów (ponad 100 tys.) i wyjścia, konsolidując przepływy pracy, które wcześniej wymagały wielu kroków. Uważają, że model Gemini 2.0 Flash jest „niesamowicie wydajny i niezawodny” w przypadku szybszych zadań. Często używają modelu Gemini 2.5 Pro do generowania przykładów z kilku zdjęć, które zwiększają wydajność modelu Gemini 2.0 Flash.

Kluczowym narzędziem w ich procesie pracy jest Google AI Studio. „Google AI Studio stało się moją najczęściej używaną usługą Google, wyprzedzając nawet Gmaila, Kalendarz i wyszukiwarkę” – mówi Noah, podkreślając, że narzędzie to jest przydatne do szybkiego eksperymentowania.

Migracja do modeli Gemini przyniosła znaczne ulepszenia:

• Większa dokładność: skuteczność promptów wzrosła z 80% do 96%, co zapewnia wysokiej jakości uporządkowane treści.
• Zmniejszone opóźnienie: czas wyświetlania promptów został skrócony z minut do mniej niż 20 sekund w przypadku większości promptów.
• Usprawniona produkcja treści: szybkość i niezawodność modeli Gemini, zwłaszcza Gemini 2.0 Flash, znacznie zwiększyła ich zdolność do codziennego tworzenia szczegółowych reportaży o przestępstwach.

„Modele Gemini bezpośrednio odpowiadają na naszą potrzebę szybkiego i niezawodnego generowania uporządkowanych treści narracyjnych” – podkreśla Noah. Ważnym elementem dla Wolf Games jest generowanie tekstu szybciej niż mogą go przeczytać ich autorzy, co pozwala im zachować stan kreatywnego spokoju. W tym zakresie modele Gemini pomagają im osiągać stałe wyniki.

Firma Wolf Games planuje dalsze korzystanie z interfejsu Gemini API, szczególnie w celu odkrywania możliwości kreatywnych nadchodzących modeli, aby generować jeszcze bardziej realistyczne dowody w grze. Na podstawie swoich doświadczeń Noah udziela deweloperom następujących wskazówek:

"Poświęć czas na zrozumienie, jak prawidłowo tworzyć prompty dla modeli Gemini. Użyj wydajniejszych modeli do tworzenia promptów, które będą uruchamiać szybsze modele”. Podkreśla on znaczenie dobrze sformułowanego schematu i kilku przykładów, sugerując deweloperom, aby „przeprowadzali eksperymenty, aby zrozumieć, jak modele Gemini wykorzystują dane zakodowane w ukrytej przestrzeni”.

Dla Noaha AI jest potężnym katalizatorem kreatywności: „Zawsze miałem problem z tworzeniem treści… Dzięki sztucznej inteligencji mogę tworzyć wszystko, co tylko sobie wymyślę, bez zbędnego wysiłku”.

Wykorzystanie interfejsu Gemini API przez Wolf Games pokazuje, że może on zrewolucjonizować tworzenie gier, umożliwiając twórcom tworzenie realistycznych środowisk w niespotykanym dotąd tempie.

Aby zacząć korzystać z tej technologii, otwórz Google AI Studio i zapoznaj się z dokumentacją Gemini API.