Como usar o Google AI Studio e o Gemini?

O que é Google AI Studio?

O Google AI Studio é uma interface para prototipar prompts com modelos generativos do Google. Focada em desenvolvedores, essa interface permite testar diferentes prompts, modelos e configurações rapidamente através do navegador de internet.

O Google AI Studio também oferece código pronto para integrar sua API com diversas linguagens de programação, como Python e JavaScript. Dessa forma, o desenvolvedor pode experimentar a interface visual com diferentes parâmetros e, quando estiver satisfeito, exportar a funcionalidade para o código de Python correspondente, permitindo integração em aplicativos e produtos diversos.

O que é Google Gemini?

O Google Gemini é uma família de modelos de IA generativa do tipo multimodal, ou seja, processam diversos tipos de dados, como texto, imagem e vídeo. Com foco em usuários, o Gemini é acessível através de um aplicativo web que permite interagir no estilo de uma conversa via chat, com prompt de entrada (pergunta) e resposta do modelo.

O Google Gemini foi desenhado para ser sucessor de uma família de modelos anteriores, o PaLM 2, trazendo de novidade recursos como prompts multimodais, function calling e possibilidade de aplicar técnicas complexas de prompting. Dessa forma, o Google Gemini se posiciona como um forte concorrente do ChatGPT da OpenAI.

Como usar o Google AI Studio?

Para usar a plataforma do Google AI Studio é necessário ter uma conta¹ cadastrada no Google, estar logado e seguir estas etapas:

1. Acessar https://aistudio.google.com/
2. Clicar em Create new
3. Escolher um tipo de interação (prompt de chat, livre ou estruturado)
4. Escolher o modelo e parâmetros
5. Inserir o prompt (texto e/ou imagem)
6. Pressionar Enter ou clicar no botão Run prompt para enviar o prompt

Como usar o Google Gemini?

Para usar a plataforma do Google Gemini é necessário ter uma conta² cadastrada no Google, estar logado e seguir estas etapas:

1. Acessar https://gemini.google.com/
2. Inserir o prompt (texto, imagem, áudio)
3. Pressionar Enter ou clicar no botão Submit para enviar o prompt

A resposta completa do Google Gemini é exposta abaixo:

Interpretação do Gráfico “Inflação do Chocolate” em 3 Pontos Chave:

1. Aumento da Inflação do Chocolate:

• O gráfico mostra que a inflação do chocolate na União Europeia aumentou consideravelmente entre 2017 e 2023.
• Em 2017, a inflação do chocolate era de cerca de 5%, enquanto em 2023, atingiu 15%.
• Esse aumento representa um crescimento de 200% no período.

2. Comparação com Inflação de Alimentos:

• Apesar do aumento, a inflação do chocolate ainda está abaixo da inflação geral de alimentos na União Europeia.
• Em 2023, a inflação de alimentos atingiu 20%, 5% a mais do que a inflação do chocolate.
• Essa diferença pode ser explicada por diversos fatores, como a volatilidade dos preços das commodities agrícolas e a maior demanda por produtos frescos e saudáveis.

3. Pontos de Atenção:

• O gráfico mostra apenas a inflação média do chocolate na União Europeia.
• Pode haver diferenças significativas entre os países. Por exemplo, a inflação do chocolate na Alemanha pode ser diferente da inflação do chocolate na Itália.
• O gráfico não mostra os fatores que causaram o aumento da inflação do chocolate.

Conclusão:

O gráfico “Inflação do Chocolate” mostra que o preço do chocolate na União Europeia aumentou significativamente nos últimos anos.

Embora a inflação do chocolate ainda esteja abaixo da inflação geral de alimentos, essa tendência pode ter um impacto no consumo de chocolate no futuro.

Para uma análise mais completa, seria necessário considerar:

• Dados de inflação do chocolate por país.
• Fatores que causaram o aumento da inflação do chocolate.
• Impacto do aumento da inflação do chocolate no consumo de chocolate.

Extra: como usar o Google Gemini pelo Python?

Para finalizar, vamos demonstrar que é possível usar estas IAs generativas através de linguagem de programação também. Integrar estes modelos em uma linguagem como o Python, por exemplo, permite que desenvolvedores possam criar produtos derivados, testar as capacidades dos modelos de maneira automatizada ou ainda inserir os modelos em fluxos de análise e ciência de dados sem precisar mudar de interface.

Para obter o código e o tutorial deste exercício faça parte do Clube AM e receba toda semana os códigos em R/Python, vídeos, tutoriais e suporte completo para dúvidas.

Para utilizar os modelos da família Google Gemini no Python, veja as instruções acima no que se refere ao Google AI Studio e siga estas etapas:

1. Acesse o Google Colab https://colab.new/ ou utilize outra IDE com Python
2. Crie uma célula de código, digite !pip install google-generativeai e execute a célula de código
3. Clique em Get code na interface do Google AI Studio
4. Clique em Python
5. Clique em Copy
6. Crie uma outra célula de código no Google Colab e cole o código copiado na etapa anterior
7. Clique em Get API key na interface do Google AI Studio
8. Clique em Create API key
9. Clique em Create API key in new project
10. Clique em Copy (não compartilhe o código com terceiros e mantenha em segurança)
11. Retorne para a interface do Google Colab
12. Substitua o valor do parâmetro api_key pelo código chave copiado na etapa 10 (ou defina uma variável de ambiente)
13. Execute a célula de código para enviar o prompt e receber a resposta da API do Google Gemini

Note que o código Python copiado na interface do Google AI Studio é fornecido com prompt, parâmetros e configurações da última interação na interface. Faça as devidas atualizações no código que considerar necessárias.

Conclusão

Na corrida da IA, novas ferramentas e modelos são lançados quase que diariamente. Neste artigo mostramos como o Google tem competido neste mercado através do AI Studio e do Gemini e damos um exemplo de integração em Python.