פיתוח פתרונות בעזרת Gemini API
שילוב קל של מודל ה-AI הגדול והמשוכלל ביותר של Google באפליקציות שלך
זמין עכשיו
2 מיליון אסימונים
נהנים מחלון ההקשר הארוך ביותר עד עכשיו ב-Gemini 1.5 Pro. אתם יכולים לפתח ולהתנסות עם Gemini API ב-Google AI Studio.
כמה גדלים של Gemini
לאפשרויות רב-תכליתיות
שילוב של Flash 1.5 באפליקציה באמצעות Gemini API
אפשר להתחיל לפתח מודלים של Gemini במהירות ובחינם ב-Google AI Studio
import google.generativeai as genai
import PIL.Image
import os
genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
img = PIL.Image.open('path/to/image.png')
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content(["What is in this photo?", img])
print(response.text)
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const fs = require("fs");
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
async function run() {
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});
const result = await model.generateContent([
"What is in this photo?",
{inlineData: {data: Buffer.from(fs.readFileSync('path/to/image.png')).toString("base64"),
mimeType: 'image/png'}}]
);
console.log(result.response.text());
}
run();
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=${GOOGLE_API_KEY} \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"contents":[{
"parts":[
{"text": "What is this picture?"},
{"inline_data": {
"mime_type":"image/png",
"data": "'"$(base64 -i 'path/to/image/image.png')"'"
}}
]}
]
}'
import "github.com/google/generative-ai-go/genai"
import "google.golang.org/api/option"
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GOOGLE_API_KEY")))
model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(
ctx,
genai.Text("What's in this photo?"),
genai.ImageData("jpeg", imgData))
val model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
val response = model.generateContent(content {
text("What's in this photo?")
image(ingredientsBitmap)
})
let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash")
let response = try await model.generateContent("What's in this photo?", image)
final model = GenerativeModel(model: "gemini-1.5-flash", apiKey: apiKey);
final response = await model.generateContent([
Content.text("What's in this photo?"),
Content.data("image/png", imageBytes),
]);
AI שמוכן לארגונים
יוצרים נציגים שמבוססים על הנתונים שלכם
כל מודל של Gemini נוצר עבור קבוצה משלו של תרחישים לדוגמה, וכך אנחנו יוצרים משפחת מודלים מגוונת שפועלת ביעילות בכל פעולה, ממרכזי נתונים ועד במכשיר.
פיתוח AI ברמה שמתאימה לארגונים
שילוב מודלים של AI בשירותים שלכם במסגרת המסגרות המתקדמות של Google Cloud לאבטחה, פרטיות ותאימות.
סביבת הפיתוח של Gemini
הכלים של Google
שותפים
Gemini נאנו
התכונה Android AICore מאפשרת לטלפונים חזקים להריץ את Gemini Nano, וכך קל לפתח חוויות AI במכשיר שמשתמשות במידע רגיש או שנדרשות כדי לעבוד גם כשהמכשיר במצב אופליין.
האפשרות זמינה ב-PIXEL 8 Pro וב-SAMSUNG S24, ועוד בקרוב
![תו Android](https://ai.google.dev/static/images/droid-full.png?hl=he)