Ce billet de blog détaille un projet tirant parti de Gemini AI de Google pour créer une application éducatrice anglaise intelligente. Cette application analyse le texte, identifiant des mots difficiles, fournissant des synonymes, des antonymes, des exemples d'utilisation et générant des questions de compréhension avec des réponses.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Intégration de Google Gemini AI dans les API Python.
• Utilisation de l'API de l'application Educator English pour améliorer les applications d'apprentissage des langues.
• Construire des outils éducatifs personnalisés avec l'API.
• Implémentation de l'analyse de texte intelligente à l'aide d'une incitation avancée en IA.
• Gestion des erreurs robuste dans les interactions IA.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Objectifs d'apprentissage
• API expliqués
• API REST
• Pydantic & Fastapi
• Aper?u de Google Gemini
• Configuration du projet
• Implémentation du code API
• Traitement de texte intelligent (module de service)
• Points de terminaison API
• Extraction de vocabulaire
• Extraction de questions et réponses
• Obtenez des tests de méthode
• Développement futur
• Considérations et limitations pratiques
• Conclusion
• FAQ

Les API ont expliqué:

Les interfaces de programmation d'applications (API) agissent comme des ponts entre les applications logicielles, permettant une communication transparente et un accès aux fonctionnalités sans avoir besoin de comprendre le code sous-jacent.

API REST:

REST (Representational State Transfer) est un style architectural pour les applications en réseau utilisant des méthodes HTTP standard (obtenir, publier, mettre, patcher, supprimer) pour interagir avec les ressources.

Les caractéristiques clés comprennent une communication apatride, une interface uniforme, une architecture client-serveur, des ressources en cache et une conception de système en couches. Les API REST utilisent généralement des URL et des données JSON.

Pydontic & Fastapi:

Pydontic améliore la validation des données Python à l'aide de types de types et de règles, assurant l'intégrité des données. Fastapi, un cadre Web haute performance, complète Pyndantic, offrant une documentation API automatique, une vitesse, des capacités asynchrones et une validation intuitive des données.

Présentation de Google Gemini:

Google Gemini est un texte, du code, de l'audio et des images de traitement du modèle AI multimodal. Ce projet utilise le modèle gemini-1.5-flash pour son traitement rapide de texte, sa compréhension du langage naturel et sa personnalisation de sortie invite flexible.

Configuration du projet et configuration de l'environnement:

Un environnement conda est créé pour la reproductibilité:

 conda crée -n éducateur-api-env python = 3,11
conda activer l'éducateur-api-env
PIP installe "Fastapi [Standard]" Google-Generativeai Python-Dotenv

Le projet utilise trois composants principaux: models.py (Data Structures), services.py (traitement de texte alimenté par AI) et main.py (points de terminaison API).

Implémentation du code API:

Un fichier .env stocke la clé de l'API Google Gemini en toute sécurité. Les modèles pydantiques ( WordDetails , VocabularyResponse , QuestionAnswerModel , QuestionAnswerResponse ) garantissent la cohérence des données.

Module de service: traitement de texte intelligent:

Les classes GeminiVocabularyService et QuestionAnswerService gèrent respectivement l'extraction du vocabulaire et la génération de questions / réponses. Les deux utilisent la fonction send_message_async() de Gemini et incluent une gestion des erreurs robuste (jSondeCodeError, ValueError). Les invites sont soigneusement con?ues pour provoquer les réponses structurées Structurées de Gémeaux.

Points de terminaison API:

Le fichier main.py définit les points de terminaison post-post ( /extract-vocabulary , /extract-question-answer ) pour traiter le texte et obtenir des points de terminaison ( /get-vocabulary , /get-question-answer ) pour récupérer les résultats du stockage en mémoire (vocabulary_storage, QA_Storage). Le middleware CORS est inclus pour l'accès aux originaux.

Tests et développement ultérieur:

Des instructions sont fournies pour exécuter l'application Fastapi à l'aide fastapi dev main.py Les captures d'écran illustrent le processus de documentation et de test de l'API à l'aide de l'interface utilisateur de Swagger. Les suggestions de développement futures incluent le stockage persistant, l'authentification, les fonctionnalités d'analyse de texte améliorées, une interface utilisateur et la limitation des taux.

Considérations et limitations pratiques:

Le Post traite des co?ts de l'API, des délais de traitement des grands textes, des mises à jour potentielles du modèle et des variations de la qualité de sortie générée par l'IA.

Conclusion:

Le projet crée avec succès une API flexible pour l'analyse de texte intelligente à l'aide de Google Gemini, Fastapi et Pydtic. Les clés à retenir mettent en évidence la puissance des API dirigés par l'IA, la facilité d'utilisation de Fastapi et le potentiel de l'API de l'application English Educator pour l'apprentissage personnalisé.

FAQ:

Aborde la sécurité de l'API, l'utilisation commerciale, les performances et les capacités de l'API de l'application English Educator App. L'énoncé de conclusion réitère le succès du projet et fournit un lien vers le référentiel de code. (Remarque: les URL de l'image sont supposées être correctes et fonctionnelles dans le contexte d'origine.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!