Google AI Studio wprowadza szereg zaawansowanych funkcji, które umożliwiają użytkownikom bezpłatne testowanie najnowszych modeli sztucznej inteligencji. Jedną z kluczowych nowości jest model Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21, który oferuje zaawansowane możliwości przetwarzania tekstu, obrazu i dźwięku.
- Korzyści z integracji modeli Gemini z własnymi aplikacjami
- Co to jest Grounding with Google Search?
- Co to jest Google AI Studio?
- Jak rozpocząć pracę z Google AI Studio?
Model ten charakteryzuje się obsługą długiego kontekstu do 1 miliona tokenów, co pozwala na analizę obszernych danych i generowanie szczegółowych odpowiedzi. Dodatkowo, dzięki funkcji „Grounding with Google Search”, użytkownicy mogą uzyskiwać bardziej precyzyjne i aktualne informacje, integrując wyniki wyszukiwania bezpośrednio w odpowiedziach modelu.
Korzyści z integracji modeli Gemini z własnymi aplikacjami
Google AI Studio oferuje programistom możliwość integracji modeli Gemini z własnymi aplikacjami poprzez generowanie odpowiedniego kodu. Dzięki temu deweloperzy mogą w prosty sposób wprowadzać zaawansowane funkcje AI do swoich projektów, co zwiększa ich elastyczność i funkcjonalność.
Dostępne są również funkcje takie jak uruchamianie kodu („Code execution”) oraz „Grounding” z wykorzystaniem wyszukiwarki Google, co pozwala na uzyskiwanie kontekstowych i aktualnych informacji w czasie rzeczywistym. Warto również zwrócić uwagę na model Gemini 2.0 Flash-Lite, który stanowi bardziej ekonomiczną wersję, oferującą wysoką wydajność przy niższych kosztach, co czyni go atrakcyjnym rozwiązaniem dla szerokiego grona użytkowników.
Co to jest Grounding with Google Search?
Grounding with Google Search to funkcja dostępna w Google AI Studio oraz Gemini API, która umożliwia modelom sztucznej inteligencji dostęp do aktualnych informacji z wyszukiwarki Google. Dzięki temu modele mogą generować bardziej precyzyjne i aktualne odpowiedzi, odwołując się do najnowszych danych dostępnych w internecie. Funkcja ta jest szczególnie przydatna w sytuacjach, gdy pytania dotyczą bieżących wydarzeń lub wymagają najświeższych informacji, wykraczających poza wbudowaną wiedzę modelu.
W praktyce, gdy użytkownik zadaje pytanie z włączoną funkcją Grounding with Google Search, model korzysta z wyników wyszukiwania Google, aby dostarczyć bardziej trafne i aktualne odpowiedzi. Dodatkowo, odpowiedzi te mogą zawierać odnośniki do źródeł, co zwiększa ich wiarygodność i umożliwia użytkownikowi dalsze zgłębianie tematu. Dla deweloperów oznacza to możliwość tworzenia aplikacji AI, które są bardziej responsywne i dostarczają użytkownikom wartościowych informacji w oparciu o najnowsze dane dostępne w sieci.
Co to jest Google AI Studio?
Google AI Studio to platforma opracowana przez Google, która umożliwia szybkie rozpoczęcie pracy z rodziną modeli Gemini – nowej generacji multimodalnych modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Użytkownicy mogą w niej testować modele, eksperymentować z różnymi promptami oraz integrować funkcjonalności AI z własnymi aplikacjami poprzez generowanie odpowiedniego kodu.
Jedną z kluczowych funkcji dostępnych w Google AI Studio jest Grounding with Google Search, która pozwala modelom AI na dostęp do aktualnych informacji z wyszukiwarki Google. Dzięki temu modele mogą generować bardziej precyzyjne i aktualne odpowiedzi, odwołując się do najnowszych danych dostępnych w internecie. Funkcja ta jest szczególnie przydatna w sytuacjach, gdy pytania dotyczą bieżących wydarzeń lub wymagają najświeższych informacji, wykraczających poza wbudowaną wiedzę modelu.
Jak rozpocząć pracę z Google AI Studio?
Aby rozpocząć pracę z Google AI Studio, wykonaj następujące kroki:
Zaloguj się do Google AI Studio:
- Przejdź na stronę Google AI Studio > https://aistudio.google.com/
- Kliknij przycisk „Sign in” (Zaloguj się).
- Użyj swojego konta Google, aby się zalogować. Jeśli logowałeś się do jakiś narzędzi Google, np. Gmail, to system automatycznie zaloguje Cię także do Google AIStudio.
Utwórz nowy prompt:
- Po zalogowaniu kliknij opcję „Utwórz nowy prompt”.
- Wybierz odpowiedni typ promptu w zależności od Twoich potrzeb:
- Prompty czatu: Umożliwiają tworzenie konwersacji z modelem.
- Prompty uporządkowane: Pozwalają na definiowanie struktury danych wejściowych i wyjściowych.
