Gemini, le Large Language Model de Google
Sous le capot de Bard, vous trouverez le LLM “Gemini”. Mais savez-vous que vous pouvez également utiliser son API au travers de Google Cloud et l’intégrer dans vos applications ? Gemini propose différentes tailles, de Nano à Ultra, en passant par Pro. Le grand différenciant, c’est aussi son côté “multimodal” : vous pouvez lui donner du texte, comme des images ou des vidéos ! De nouveaux cas d’utilisation s’ouvrent à vous !
Dans cette présentation, nous partirons à la découverte du modèle Gemini. Avec notre casquette Java sur la tête, nous étudierons comment faire appel à son API, en particulier à l’aide de la librairie LangChain4j.
Comment tirer parti au maximum de Gemini ? Nous verrons comment extraire des données non-structurées, comment classifier du texte, comment étendre les connaissances du modèle avec l’approche RAG (Retrieval Augmented Generation) mais aussi à l’aide de “l’appel de fonction” pour invoquer des services externes lors de la génération de texte.
Accrochez-vous ! Le décollage de la capsule Gemini est imminent !
Guillaume Laforge is Developer Advocate for Google Cloud Platform, at day, focusing on generative AI, LLMs, serverless technologies and event-driven architecture, and at night, he is a Java Champion and wears his Apache Groovy hat.
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