эта статья подробно описывает преобразование контента с длинной формой (например, в блогах) в привлечение потоков Twitter с использованием LLM Gemini-2,0 Google, ChromADB и потока. Создание ручного потока занимает много времени; это приложение упрощает процесс.

]

ключевые результаты обучения:

]

]
• автоматизировать преобразование потока блога в Twitter с использованием Gemini-2,0, Chromadb и Streamlit.
]
• Получите практическое опыт создания автоматизированного приложения потока в блоге-TWITTER с использованием моделей Embedding Models и AI-управляемой
понимать возможности Gemini-2,0 для автоматического преобразования контента.
• ]
исследуйте интеграцию Chromadb для эффективного семантического поиска текста.
Создайте веб-приложение Streamlit для бесшовного преобразования потока PDF-TWITTER.
Master Enceding Models и быстрое разработку для генерации контента.
• ]
]

(эта статья является частью Data Science Blogathon.) ]

Оглавление:

]

Gemini-2.0 Обзор
• ]
хромадб векторная база данных объяснена
• ]
streamlit UI Введение
• ]
] Автоматизация твитов генерации: обоснование
• ]
настройка проекта с Conda
• ]
сведения о реализации
• ]
Заключение
faqs
]

Gemini-2.0: A Deep Dive ]

Gemini-2.0, передовая мультимодальная многомодальная многомодальная многомудальная языковая модель (LLM), значительно расширяет возможности ИИ. Доступно через API Gemini-2,0-Flash-EXP в вершине AI Studio, он превосходит в:

]

]

мультимодальное понимание, кодирование, следующая сложная инструкция и вызов функции с использованием естественного языка.
контекстно-ориентированное поколение контента.
• ]
сложные рассуждения и анализа.
генерация нативного изображения, редактирование изображений и контролируемый текст к речи.
• ]
ответы с низкой задержкой (вариант Flash).
• ]
]

Этот проект использует

Gemini-2.0-Flash-Exp модель API для скорости и высококачественных выводов.

chromadb: база данных Embedding ]

Chromadb, база данных с открытым исходным кодом, эффективно хранят и извлекает векторные встраивания. Его высокая производительность способствует эффективному хранению, поиску и управлению встроениями, генерируемыми моделями ИИ. Поиски сходства включены посредством индексации и сравнения вектора.

]

ключевые функции включают:

]

эффективно поиск сходства.
• ]
простая интеграция с популярными моделями встраивания.
• ]
локальное хранилище и настойчивость.
• ]
Гибкий запрос.
легкое развертывание.
]

Chromadb подкрепляет приложение, хранение и получение соответствующих текстовых кусков на основе семантического сходства для точного генерации потоков.

]

streamlit UI: удобный интерфейс ]

Streamlit-это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания интерактивных веб-приложений для проектов AI/ML. Его простота позволяет разработчикам быстро создавать визуально привлекательные и функциональные приложения.

]

функции ключей:

]

простота использования: легко преобразовать сценарии Python в веб -приложения.
• ]
Виджеты: интерактивные входные виджеты (ползунки, выпадающие и т. Д.).
• ]
визуализация данных: интегрируется с Matplotlib, plotly и Altair.
обновления в режиме реального времени: автоматические повторные приложения в коде или изменениях ввода.
• ]
не требуется опыт в веб -разработке.
• ]
]

streamlit используется здесь для разработки интерфейса приложения.

]

Почему автоматизировать генерацию твитов? ]

Автоматизирующее генерацию потока твитов предлагает несколько преимуществ:

]

]

• эффективность: уменьшает инвестиции времени в создание потоков. ]
• согласованность: поддерживает последовательный голос и формат. ]
• scalability: эффективно обрабатывает несколько статей. ]
• urgagement: создает более убедительный контент.
• оптимизация: использует подходы, управляемые данными для эффективной структурирования потока. ]
]

настройка среды проекта (conda) ]

]

Создать среду Conda:
1. conda Create -n твит -Ген -Ген Python = 3.11 ]
активируйте среду:
2. conda активировать твит-ген ]
установить пакеты:
3. pip установить Langchain Langchain-Community Langchain-Google-Genai PIP установить ChromADB Streamlit Python-Dotenv PypDF Pydantic

   pip install langchain langchain-community langchain-google-genai
   pip install chromadb streamlit python-dotenv pypdf pydantic

   ]
создать файл
4. . ]
сведения о реализации (упрощенная)

] в приложении используется несколько файлов Python: services.py

,

models.py , main.py , и app.py . models.py определяет модели Pydantic для содержимого статьи и потоков Twitter. services.py содержит основную логику для обработки PDF, встраивания генерации, соответствующего извлечения кусок и генерации потоков с использованием Gemini-2,0. main.py предоставляет интерфейс командной строки для тестирования, Where app.py реализует веб-приложение Streatlit. Код эффективно обрабатывает загрузку PDF, расщепление текста, создание встраивания с использованием ChromADB и генерации твитов с использованием хорошо созданной подсказки. ] Заключение

Этот проект демонстрирует способность объединения технологий ИИ для эффективного перепрофилирования контента. GEMINI-2,0 и ChromADB обеспечивают экономию времени и высококачественный выход. Модульная архитектура обеспечивает обслуживание и расширяемость, в то время как интерфейс Streamlit повышает доступность.

key takeaways:

] ] успешная интеграция передовых инструментов ИИ для практической автоматизации контента.

]

модульная архитектура для легкого обслуживания и будущих улучшений.
• ]
удобный интерфейс Streamlit для нетехнических пользователей.
• ]
обрабатывает различные типы контента и тома.
• ]
]
часто задаваемые вопросы

] ] ]

Q1:
• Как система обрабатывает длинные статьи?

  A1: recursivecharactertextsplitter делит длинные статьи на более мелкие, управляемые куски для внедрения и хранения в Chromadb. Соответствующие куски получены во время генерации потоков, используя поиск сходства. ] ] ]

Q2:
• Что такое оптимальная температурная настройка для Gemini-2,0?

  a2: 0.7 обеспечивает баланс между творчеством и согласованностью. Отрегулируйте это на основе ваших потребностей. ] ] ]

Q3:
• Как система обеспечивает соответствие длина твита?

  a3: в приглашении явно определяет предел 280-символов, и LLM обучается придерживаться его. Дополнительная программная проверка может быть добавлена. ] ] ]

(примечание: изображения в этой статье не принадлежат автору и используются с разрешения.)

]