此博客详细介绍了一个利用Google的双子座AI来构建智能英语教育者应用程序的项目。该应用程序分析文本,识别具有挑战性的单词,提供同义词,反义词,用法示例,并通过答案产生理解问题。
关键学习目标:
(本文是数据科学博客马拉松的一部分。)
目录:
API解释说:
应用程序编程接口(API)充当软件应用程序之间的桥梁,实现无缝通信和对功能的访问,而无需了解基础代码。
REST API:
REST(代表性状态传输)是使用标准HTTP方法(获取,发布,PUT,补丁,删除)的网络应用程序的架构样式,以与资源进行交互。
关键特征包括无状态通信,统一接口,客户端服务器体系结构,可缓存的资源和分层系统设计。 REST API通常使用URL和JSON数据。
Pydantic&Fastapi:
Pydantic使用类型和规则来增强Python数据验证,从而确保数据完整性。 FastApi是一个高性能的Web框架,对Pydantic进行了补充,提供自动API文档,速度,异步功能和直观的数据验证。
Google Gemini概述:
Google Gemini是一种多模式AI模型处理文本,代码,音频和图像。该项目利用gemini-1.5-flash
模型来快速文本处理,自然语言理解和灵活的基于及时的输出定制。
项目设置和环境配置:
为可重复性创建了Conda环境:
conda create -n教育工作者-Api-env python = 3.11 Conda激活教育者-Api-env PIP安装“ FastApi [Standard]” Google-generativeai python-dotenv
该项目使用三个主要组成部分: models.py
(数据结构), services.py
(AI驱动的文本处理)和main.py
(API端点)。
API代码实现:
.env
文件可安全地存储Google Gemini API密钥。 Pydantic模型( WordDetails
, VocabularyResponse
, QuestionAnswerModel
, QuestionAnswerResponse
)确保数据一致性。
服务模块:智能文本处理:
GeminiVocabularyService
和QuestionAnswerService
类分别处理词汇提取和问题/回答生成。两者都使用Gemini的send_message_async()
函数,并包括可靠的错误处理(JSondeCodeError,valueError)。这些提示是经过精心制作的,以引起双子座的所需结构化JSON响应。
API端点:
main.py
文件定义端点( /extract-vocabulary
, /extract-question-answer
)来处理文本并获取端点( /get-vocabulary
, /get-question-answer
),以从内存存储(vocabulary_storage,qa_storage,qa_storage)中检索结果。 CORS中间件包括用于交叉访问。
测试和进一步发展:
提供了使用fastapi dev main.py
运行FastAPI应用程序的说明。屏幕截图说明了使用Swagger UI的API文档和测试过程。未来的开发建议包括持续存储,身份验证,增强的文本分析功能,用户界面和限制速率。
实际考虑和局限性:
该帖子讨论了API成本,大型文本的处理时间,潜在的模型更新以及AI生成的产出质量的变化。
结论:
该项目成功地使用Google Gemini,Fastapi和Pydantic创建了灵活的API,用于智能文本分析。关键要点突出了AI驱动的API的力量,Fastapi的易用性以及英国教育工作者应用程序API在个性化学习中的潜力。
常见问题解答:
解决API安全性,商业用法,性能以及英语教育者应用程序API的功能。总结声明重申了项目的成功,并提供了指向代码存储库的链接。 (注意:假定图像URL在原始上下文中是正确且功能性的。)
以上是构建英语教育者应用程序API的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!