LLM Gemini

LLM Gemini

Hyödynnä Googlen Gemini-mallien voima FlowHuntissa – vaihda tekoälymalleja, säädä asetuksia ja rakenna älykkäämpiä tekoälychatbotteja helposti.

AI LLM Gemini Google AI
Kokeile nyt Varaa demo

Komponentin kuvaus

Kuinka LLM Gemini-komponentti toimii

Mikä on LLM Gemini -komponentti?

LLM Gemini -komponentti yhdistää Googlen Gemini-mallit omaan virtaasi. Vaikka varsinaiset Generaattorit ja Agentit tekevät varsinaisen työn, LLM-komponenttien avulla voit hallita käytettävää mallia. Kaikissa komponenteissa on oletuksena ChatGPT-4. Voit liittää tämän komponentin, jos haluat vaihtaa mallia tai saada siihen lisää säätömahdollisuuksia.

Gemini component

Muista, että LLM-komponentin liittäminen on valinnaista. Kaikissa komponenteissa, jotka käyttävät LLM:ää, on oletuksena ChatGPT-4o. LLM-komponentit mahdollistavat mallin vaihtamisen ja malliasetusten hallinnan.

LLM Gemini -komponentin asetukset

Max Tokens

Tokenit edustavat yksittäisiä tekstin osia, joita malli käsittelee ja tuottaa. Tokenin koko vaihtelee mallista riippuen; yksi token voi olla sana, sanan osa tai yksittäinen merkki. Mallien hinnoittelu perustuu usein miljooniin tokeneihin.

Max tokens -asetus rajoittaa kerralla käsiteltävien tokenien kokonaismäärää, mikä varmistaa, että vastausten pituus pysyy järkevissä rajoissa. Oletusraja on 4000 tokenia, mikä on ihanteellinen esimerkiksi dokumenttien ja useiden lähteiden tiivistämiseen.

Temperature

Temperature ohjaa vastausten vaihtelua ja luovuutta, arvo 0–1.

0,1:n temperature tekee vastauksista hyvin täsmällisiä, mutta mahdollisesti toistavia ja köyhiä.

Korkea temperature, 1, sallii maksimaalisen luovuuden, mutta samalla kasvaa riski epäolennaisista tai harhaisista vastauksista.

Esimerkiksi asiakaspalvelubotin suositeltu temperature on 0,2–0,5. Tällä alueella vastaukset pysyvät relevantteina ja käsikirjoituksessa, mutta sallivat myös luonnollisen vaihtelun.

Malli

Tässä valitset käytettävän mallin. Täältä löydät kaikki tuetut Googlen Gemini-mallit. Tuemme kaikkia uusimpia Gemini-malleja:

  • Gemini 2.0 Flash Experimental – Kehittynyt, matalan viiveen malli agenteille. Uusina ominaisuuksina esimerkiksi työkalujen natiivi käyttö, kuvien luonti ja puhegenerointi. Katso, miten kehittynein Googlen malli suoriutui rutiinitehtävissä testissämme.
  • Gemini 1.5 Flash – Kevyt multimodaalinen malli, optimoitu nopeudelle ja tehokkuudelle; käsittelee ääni-, kuva-, video- ja tekstisyötteitä jopa 1 048 576 tokenin kontekstilla. Lue lisää täältä.
  • Gemini 1.5 Flash-8B – Pienempi, nopeampi ja kustannustehokkaampi versio 1.5 Flashista, tarjoaa samat multimodaaliset ominaisuudet 50 % halvemmalla ja 2x korkeammalla käyttörajalla kuin 1.5 Flash. Kuinka hyvä on heikoimman mallin tulos? Selvitä täältä.
  • Gemini 1.5 Pro – Keskikokoinen multimodaalinen malli laajoihin päättelytehtäviin, käsittelee suuria datamääriä, myös laajoja ääni- ja videosyötteitä, syötetokenien raja 2 097 152. Katso esimerkkitulokset.

Kuinka lisätä LLM Gemini virtaan

Huomaat, että kaikissa LLM-komponenteissa on vain ulostuloliitäntä. Syöte ei kulje komponentin läpi, sillä komponentti edustaa vain mallia – varsinainen generointi tapahtuu tekoälyagenteissa ja generaattoreissa.

LLM-liitäntä on aina violetti. LLM-syöttöliitäntä löytyy kaikista komponenteista, jotka käyttävät tekoälyä tekstin tuottamiseen tai datan käsittelyyn. Vaihtoehdot näet klikkaamalla liitäntää:

Gemini compatibility

Näin voit rakentaa erilaisia työkaluja. Katsotaanpa komponenttia käytännössä. Tässä on yksinkertainen tekoälyagentti-chatbotin virta, joka käyttää Gemini 2.0 Flash Experimental -mallia vastausten generointiin. Voit ajatella tätä perus Gemini-chatbotina.

Tämä yksinkertainen chatbot-virta sisältää:

  • Chat-syöte: Edustaa käyttäjän viestiä chatissa.
  • Chat-historia: Mahdollistaa chatbotin muistaa ja huomioida aiemmat vastaukset.
  • Chat-ulostulo: Edustaa chatbotin lopullista vastausta.
  • Tekoälyagentti: Autonominen tekoälyagentti, joka tuottaa vastaukset.
  • LLM Gemini: Yhteys Googlen tekstin generointimalleihin.
Gemini chatbot

Esimerkkejä flow-malleista käyttäen LLM Gemini-komponenttia

Auttaaksemme sinua pääsemään nopeasti alkuun, olemme valmistaneet useita esimerkkiflow-malleja, jotka osoittavat, kuinka käyttää LLM Gemini-komponenttia tehokkaasti. Nämä mallit esittelevät erilaisia käyttötapauksia ja parhaita käytäntöjä, helpottaen sinun ymmärtämistäsi ja komponentin toteuttamista omissa projekteissasi.

Tekoälyllä tehostettu yritysanalyysi & vienti Google Sheeteihin
Tekoälyllä tehostettu yritysanalyysi & vienti Google Sheeteihin

Tekoälyllä tehostettu yritysanalyysi & vienti Google Sheeteihin

Tämä tekoälytyönkulku analysoi minkä tahansa yrityksen perusteellisesti tutkimalla julkisia tietoja ja dokumentteja kattaen markkinat, tiimin, tuotteet, investo...

3 min lukuaika

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on LLM Gemini -komponentti FlowHuntissa?

LLM Gemini yhdistää Googlen Gemini-mallit FlowHuntin tekoälyvirtoihin, jolloin voit valita uusimmista Gemini-versioista tekstin generointiin ja mukauttaa niiden toimintaa.

Mitä Gemini-malleja tuetaan?

FlowHunt tukee Gemini 2.0 Flash Experimental, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Flash-8B ja Gemini 1.5 Pro -malleja – jokainen tarjoaa omat ominaisuutensa tekstin, kuvien, äänen ja videon syötteisiin.

Miten Max Tokens ja Temperature vaikuttavat vastauksiin?

Max Tokens rajoittaa vastausten enimmäispituutta, kun taas Temperature määrittää luovuuden – matalammat arvot antavat täsmällisempiä vastauksia, korkeammat lisäävät vaihtelua. Molemmat voidaan asettaa mallikohtaisesti FlowHuntissa.

Onko LLM Gemini -komponentin käyttö pakollista?

Ei, LLM-komponenttien käyttö on valinnaista. Kaikki tekoälyvirrat käyttävät oletuksena ChatGPT-4o:ta, mutta lisäämällä LLM Gemini voit vaihtaa Googlen malleihin ja hienosäätää niiden asetuksia.

Kokeile Google Geminia FlowHuntissa

Aloita kehittyneiden tekoälychatbottien ja -työkalujen rakentaminen Geminillä ja muilla huippumalleilla – kaikki yhdessä hallintapaneelissa. Vaihda malleja, mukauta asetuksia ja tehosta työnkulkuasi.

Kokeile nyt Varaa demo