영어 교육자 앱 API 구축

이 블로그 게시물은 Google의 Gemini AI를 활용하여 지능형 영어 교육자 응용 프로그램을 구축하는 프로젝트를 자세히 설명합니다. 이 응용 프로그램은 텍스트를 분석하고, 도전적인 단어를 식별하고, 동의어, 반의어, 사용 예를 제공하며, 답변으로 이해 질문을 생성합니다.

주요 학습 목표 :

• Google Gemini AI를 Python API에 통합합니다.
• 영어 교육자 앱 API를 활용하여 언어 학습 응용 프로그램을 향상시킵니다.
• API를 사용하여 맞춤형 교육 도구 구축.
• 고급 AI 프롬프트를 사용하여 지능형 텍스트 분석 구현.
• AI 상호 작용에서 강력한 오류 처리.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• 학습 목표
• API가 설명했습니다
• 휴식 API
• Pydantic & Fastapi
• Google Gemini 개요
• 프로젝트 설정
• API 코드 구현
• 지능형 텍스트 처리 (서비스 모듈)
• API 엔드 포인트
• 어휘 추출
• 질문 및 답변 추출
• 방법 테스트를 받으십시오
• 미래 개발
• 실질적인 고려 사항 및 제한
• 결론
• FAQ

API는 다음과 같이 설명했습니다.

API (Application Programming Interfaces)는 소프트웨어 응용 프로그램 간의 다리 역할을하여 기본 코드를 이해하지 않고도 원활한 통신 및 기능에 대한 액세스를 가능하게합니다.

REST APIS :

REST (표현 상태 전송)는 리소스와 상호 작용하기 위해 표준 HTTP 방법 (Get, Post, Put, Patch, Delete)을 사용하여 네트워크 응용 프로그램을위한 아키텍처 스타일입니다.

주요 특성으로는 무국적 통신, 균일 한 인터페이스, 클라이언트-서버 아키텍처, 캐시 가능한 리소스 및 계층 시스템 설계가 포함됩니다. REST API는 일반적으로 URL 및 JSON 데이터를 사용합니다.

Pydantic & Fastapi :

Pydantic은 유형 힌트 및 규칙을 사용하여 Python 데이터 검증을 향상시켜 데이터 무결성을 보장합니다. 고성능 웹 프레임 워크 인 Fastapi는 Pydantic을 보완하여 자동 API 문서, 속도, 비동기 기능 및 직관적 인 데이터 검증을 제공합니다.

Google Gemini 개요 :

Google Gemini는 멀티 모달 AI 모델 처리 텍스트, 코드, 오디오 및 이미지입니다. 이 프로젝트는 빠른 텍스트 처리, 자연어 이해 및 유연한 프롬프트 기반 출력 사용자 정의를 위해 gemini-1.5-flash 모델을 활용합니다.

프로젝트 설정 및 환경 구성 :

재현성을 위해 콘다 환경이 만들어집니다.

 Conda Create -N Educator-Api-env Python = 3.11
Conda는 교육자 -api-env를 활성화합니다
PIP 설치 "Fastapi [Standard]"Google-Generativeai Python-Dotenv

이 프로젝트는 models.py (데이터 구조), services.py (AI-Powered Text Processing) 및 main.py (API 엔드 포인트)의 세 가지 주요 구성 요소를 사용합니다.

API 코드 구현 :

.env 파일은 Google Gemini API 키를 안전하게 저장합니다. Pydantic 모델 ( WordDetails , VocabularyResponse , QuestionAnswerModel , QuestionAnswerResponse )은 데이터 일관성을 보장합니다.

서비스 모듈 : 지능형 텍스트 처리 :

GeminiVocabularyService 및 QuestionAnswerService 클래스는 각각 어휘 추출 및 질문/답변 생성을 처리합니다. 둘 다 Gemini의 send_message_async() 함수를 사용하고 강력한 오류 처리 (JSONDECODEERROR, ValueError)를 포함합니다. 프롬프트는 쌍둥이 자리로부터 원하는 구조화 된 JSON 응답을 도출하기 위해 신중하게 제작된다.

API 엔드 포인트 :

main.py 파일은 포스트 엔드 포인트 ( /extract-vocabulary , /extract-question-answer )를 정의하여 텍스트를 처리하고 엔드 포인트 ( /get-vocabulary , /get-question-answer )를 얻기 위해 메모리 스토리지 (vocabulary_storage, qa_storage)에서 결과를 검색합니다. Cors Middleware는 크로스 오리핀 액세스를 위해 포함되어 있습니다.

테스트 및 추가 개발 :

fastapi dev main.py 사용하여 FastApi 응용 프로그램을 실행하기위한 지침이 제공됩니다. 스크린 샷은 Swagger UI를 사용한 API 문서 및 테스트 프로세스를 보여줍니다. 향후 개발 제안에는 지속적인 스토리지, 인증, 향상된 텍스트 분석 기능, 사용자 인터페이스 및 속도 제한이 포함됩니다.

실제 고려 사항 및 제한 사항 :

이 게시물은 API 비용, 대규모 텍스트 처리 시간, 잠재적 모델 업데이트 및 AI 생성 출력 품질의 변동에 대해 설명합니다.

결론:

이 프로젝트는 Google Gemini, Fastapi 및 Pydantic을 사용하여 지능형 텍스트 분석을위한 유연한 API를 성공적으로 만듭니다. 주요 테이크 아웃은 AI 중심 API의 힘, Fastapi의 사용 용이성 및 개인화 된 학습을위한 영어 교육자 앱 API의 잠재력을 강조합니다.

FAQ :

API 보안, 상업용 사용, 성능 및 English Educator App API의 기능을 다룹니다. 결론 진술은 프로젝트의 성공을 반복하고 코드 저장소에 대한 링크를 제공합니다. (참고 : 이미지 URL은 원래 컨텍스트 내에서 정확하고 기능적이라고 가정합니다.)

위 내용은 영어 교육자 앱 API 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!