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API Prompt de ML Kit : débloquez des expériences Gemini Nano personnalisées sur l'appareil
Temps de lecture : 2 min
L'IA facilite la création d'expériences d'application personnalisées qui transforment le contenu au format adapté aux utilisateurs. Nous avons précédemment permis aux développeurs d'intégrer Gemini Nano via les API d'IA générative ML Kit conçues pour des cas d'utilisation spécifiques, comme la synthèse de documents et la description d'images.
Aujourd'hui marque une étape importante pour l'IA générative sur l'appareil Android. Nous annonçons la version alpha de l'API d'IA générative Prompt de ML Kit. Cette API vous permet d'envoyer des requêtes en langage naturel et multimodales à Gemini Nano, répondant ainsi à la demande de plus de contrôle et de flexibilité lors de la création avec des modèles génératifs.
Des partenaires comme Kakao utilisent déjà l'API Prompt pour créer des expériences uniques ayant un impact réel. Vous pouvez tester les puissantes fonctionnalités de l'API Prompt dès aujourd'hui avec un minimum de code.
Passez de l'IA générative prédéfinie à l'IA générative personnalisée sur l'appareil
L'API Prompt va au-delà des fonctionnalités prédéfinies pour prendre en charge les cas d'utilisation d'IA générative personnalisés et spécifiques à une application, ce qui vous permet de créer des fonctionnalités uniques avec une transformation de données complexe. L'API Prompt utilise Gemini Nano sur l'appareil pour traiter les données localement, ce qui permet d'utiliser l'appareil hors connexion et d'améliorer la confidentialité des utilisateurs.
Principaux cas d'utilisation de l'API Prompt :
L'API Prompt permet des cas d'utilisation d'IA générative hautement personnalisés. Voici quelques exemples recommandés :
- Compréhension d'images : analyse de photos pour la classification (par exemple, création d'un brouillon de post sur les réseaux sociaux ou identification de tags tels que "animaux de compagnie", "nourriture" ou "voyages").
- Numérisation intelligente de documents : utilisation d'un modèle de ML traditionnel pour extraire du texte d'un reçu, puis catégorisation de chaque élément avec l'API Prompt.
- Transformation des données pour l'interface utilisateur : analyse de contenu long pour créer un titre de notification court et attrayant.
- Requête de contenu : suggestion de sujets pour de nouvelles entrées de journal en fonction des préférences de l'utilisateur pour les thèmes.
- Analyse de contenu : classification des avis clients dans une catégorie positive, neutre ou négative.
- Extraction d'informations : extraction d'informations importantes sur un événement à venir à partir d'un fil de discussion par e-mail.
Implémentation
L'API Prompt vous permet de créer des requêtes personnalisées et de définir des paramètres de génération facultatifs en quelques lignes de code seulement :
Generation.getClient().generateContent(
generateContentRequest(
ImagePart(bitmapImage),
TextPart("Categorize this image as one of the following: car, motorcycle, bike, scooter, other. Return only the category as the response."),
) {
// Optional parameters
temperature = 0.2f
topK = 10
candidateCount = 1
maxOutputTokens = 10
},
)Pour obtenir des exemples plus détaillés d'implémentation de l'API Prompt, consultez la documentation officielle et l'exemple sur GitHub.
Gemini Nano, performances et prototypage
L'API Prompt fonctionne actuellement de manière optimale sur la gamme d'appareils Pixel 10, qui exécute la dernière version de Gemini Nano (nano-v3). Cette version de Gemini Nano est basée sur la même architecture que Gemma 3n, le modèle que nous avons partagé pour la première fois avec la communauté de modèles ouverts lors de l'événement I/O.
La base commune entre Gemma 3n et nano-v3 permet aux développeurs de prototyper plus facilement des fonctionnalités. Si vous ne possédez pas d'appareil Pixel 10, vous pouvez commencer à tester des requêtes dès aujourd'hui en prototypant localement avec Gemma 3n.
Pour obtenir la liste complète des appareils compatibles avec les API d'IA générative, consultez notre documentation sur la compatibilité des appareils.
En savoir plus
Commencez à implémenter l'API Prompt dans vos applications Android dès aujourd'hui en suivant les conseils de notre documentation officielle et de l' exemple sur GitHub.
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