Gemini 2.0フラッシュ：ぼろきれなしで大きなドキュメントを処理する方法

このチュートリアルでは、GoogleのGemini 2.0 Flashを活用するAI搭載のSaaS Salas Sales Insightsツールの構築を示しています。 Gemini 2.0 Flashの印象的な100万トークンのコンテキストウィンドウを使用すると、チャンキングまたは検索された生成（RAG）を必要とせずに、大きなデータセットを効率的に処理できます。このチュートリアルはSaaSアプリケーションに焦点を当てていますが、原則は広く適用できます。 Gemini 2.0 Proで構築されたローカルYouTubeコンテンツクリエーターツールを紹介するコンパニオンビデオが利用可能です：

なぜジェミニ2.0はぼろきれにフラッシュしますか？

Gemini 2.0 Flashの大規模なコンテキストウィンドウは、Ragの複雑さを排除します。 大規模なモデルやRAGベースのシステムと比較して、単一のリクエストでデータセット全体を処理し、分析を合理化し、コストを削減します。 Gemini 2.0 Flash Liteはコストの最適化を提供しますが、現在、レート制限（1分あたり60クエリ）と地域の制限（US-Central1）があります。

SaaS Sales Insightsツールの構築：

このチュートリアルでは、これらの重要な手順の概要を説明しています

データの読み込みと準備：

KaggleのAWS SaaS販売データセットはロードされ、前処理されます。
1. Google Cloud Vertex AIセットアップ：GEMINI 2.0フラッシュを使用した頂点AIの認証と初期化が実行されます。 （Vertex AI APIを有効にし、請求が構成されていることを確認することを忘れないでください。）このプロジェクトのおおよそのコスト（5つのAPI呼び出し）は0.07ドルでした。
2. データの抽出：インターフェイスでユーザー選択のためにユニークな業界と製品が抽出されます。
トークン管理：
3. tiktokenはトークンをカウントするために使用され、Gemini 2.0 Flashのトーク​​ン制限内にデータセットが残るようにします。 販売メトリック計算とAIの洞察：
ユーザーの選択は、販売メトリックとAI駆動型の洞察の計算をトリガーします。
4. センチメント分析：販売パフォーマンスは、センチメント分析を使用して分類されます
5. インタラクティブインターフェイス（グラデーション）：ツールは、動的なユーザーエクスペリエンスのためにグラデーションと統合されています。
詳細な手順（凝縮）：
7. チュートリアルでは、次のようなステップごとに詳細なコードスニペットを提供します。
   • 前提条件：必要なライブラリのインストール（gradio、google-genai、datasets、tiktoken、kaggle）。
   • データセットの読み込み：KaggleとPandasを使用してCSVファイルのダウンロードと読み取り。
   • Googleクラウドのセットアップ：Vertex ai。の認証と初期化
   • データの前処理：列名を正規化し、ユニークな産業と製品の抽出。
   トークンカウント：
   • Tiktokenを使用してデータセットのトークンをカウントします。 販売概要関数：
   データのフィルタリングとGemini 2.0 Flashを使用して販売概要を生成します。
   • センチメント分析関数：利益に基づいて販売感情を分析し、Gemini 2.0 Flashを使用します。
   • グレーディオインターフェイス：インタラクティブユーザーインターフェイスの作成
   • テストの実行からの出力の例が含まれており、販売概要と感情分析機能を示します。 結論：

   このチュートリアルは、強力なAI駆動型アプリケーションを構築するためのGemini 2.0フラッシュを活用する実用的な例を提供します。 Gradioを使用すると、ユーザーフレンドリーなインターフェイスが確保され、ツールがアクセスしやすく使いやすくなります。 Gemini 2.0を使用したアプリケーションの構築に関するさらなるチュートリアルは、拡張学習に推奨されます。

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