Dieser Blog -Beitrag beschreibt ein Projekt, das die Gemini -KI von Google nutzt, um eine intelligente englische P?dagogin -Anwendung aufzubauen. Diese Anwendung analysiert Text, identifiziert herausfordernde W?rter, Bereitstellung von Synonymen, Antonymen, Verwendungsbeispielen und Erzeugung von Fragen mit Verst?ndnisfragen mit Antworten.

Wichtige Lernziele:

• Integration von Google Gemini AI in Python -APIs.
• Nutzung der englischen P?dagogen -App -API zur Verbesserung der Anwendungen für Sprachlernen.
• Aufbau benutzerdefinierter Bildungsinstrumente mit der API.
• Implementierung einer intelligenten Textanalyse mithilfe erweiterter KI -Aufforderung.
• Robuster Fehlerbehandlung in AI -Interaktionen.

(Dieser Artikel ist Teil des Data Science -Blogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• Lernziele
• APIs erkl?rt
• Restapis
• Pydantic & Fastapi
• Google Gemini -übersicht
• Projekt -Setup
• API -Code -Implementierung
• Intelligente Textverarbeitung (Dienstmodul)
• API -Endpunkte
• Wortschatzextraktion
• Frage & Antwort -Extraktion
• Methodentests erhalten
• Zukünftige Entwicklung
• Praktische überlegungen und Einschr?nkungen
• Abschluss
• FAQs

APIs erkl?rte:

APIs (Application Programing Interfaces) fungieren als Brücken zwischen Softwareanwendungen und erm?glichen eine nahtlose Kommunikation und den Zugriff auf Funktionen, ohne den zugrunde liegenden Code zu verstehen.

REST -APIS:

REST (Repr?sentationsstatusübertragung) ist ein architektonischer Stil für vernetzte Anwendungen mit Standard -HTTP -Methoden (Get, Post, Put, Patch, L?schen), um mit Ressourcen zu interagieren.

Zu den wichtigsten Merkmalen geh?ren eine staatsfache Kommunikation, eine einheitliche Schnittstelle, die Architektur der Client-Server, zwischengespeicherbare Ressourcen und geschichtete Systemdesign. REST -APIs verwenden normalerweise URLs und JSON -Daten.

Pydantic & Fastapi:

Pydantic verbessert die Python -Datenvalidierung mithilfe von Typ -Tipps und -Regeln, um die Datenintegrit?t zu gew?hrleisten. Fastapi, ein Hochleistungs-Web-Framework, erg?nzt Pydantic und bietet automatische API-Dokumentation, Geschwindigkeit, asynchrone Funktionen und intuitive Datenvalidierung.

Google Gemini -übersicht:

Google Gemini ist ein multimodaler AI -Modellverarbeitungstext, Code, Audio und Bilder. In diesem Projekt wird das gemini-1.5-flash Modell für die schnelle Textverarbeitung, das Verst?ndnis der natürlichen Sprache und die flexible Eingabeaufgabe-basierter Ausgangsanpassung verwendet.

Projekt -Setup und Umgebungskonfiguration:

Eine Conda -Umgebung wird zur Reproduzierbarkeit geschaffen:

 Conda Create -n Educator-API-En-En-Env-Python = 3.11
Conda aktivieren P?dagogen-API-Env
PIP Installieren Sie "Fastapi [Standard]" Google-GenerativeAI Python-dotenv

Das Projekt verwendet drei Hauptkomponenten: models.py (Datenstrukturen), services.py (AI-betriebene Textverarbeitung) und main.py (API-Endpunkte).

API -Code -Implementierung:

Eine .env -Datei speichert den Google Gemini -API -Schlüssel sicher. Pydantische Modelle ( WordDetails , VocabularyResponse , QuestionAnswerModel , QuestionAnswerResponse ) sorgen für die Datenkonsistenz.

Servicemodul: Intelligente Textverarbeitung:

Der GeminiVocabularyService und QuestionAnswerService -Klassen handhaben mit dem Vokabular -Extraktion bzw. der Frage/der Frage/Antwort -Erzeugung. Beide verwenden Geminis send_message_async() -Funktion und enthalten eine robuste Fehlerbehandlung (jSondeCodeError, ValueError). Die Eingabeaufforderungen werden sorgf?ltig gestaltet, um die gewünschten strukturierten JSON -Antworten von Gemini zu ermitteln.

API -Endpunkte:

Die main.py Datei definiert Post-Endpunkte ( /extract-vocabulary , /extract-question-answer ), um Text zu verarbeiten und Endpunkte ( /get-vocabulary , /get-question-answer ) zu erhalten, um Ergebnisse aus dem Vorfeld von vorgeordneten Speicher (vocabulary_storage, qa_storage) abzurufen. CORS Middleware ist für den Cross-Origin-Zugriff enthalten.

Testen & Weiterentwicklung:

Anweisungen für das Ausführen der Fastapi -Anwendung mit fastapi dev main.py Screenshots veranschaulichen die API -Dokumentation und den Testprozess unter Verwendung der SWAGVE -Benutzeroberfl?che. Zukünftige Entwicklungsvorschl?ge umfassen anhaltende Speicher, Authentifizierung, verbesserte Textanalysefunktionen, eine Benutzeroberfl?che und die Ratenlimitierung.

Praktische überlegungen und Einschr?nkungen:

In der Post werden API-Kosten, Verarbeitungszeiten für gro?e Texte, potenzielle Modellaktualisierungen und Variationen der Ausgangsqualit?t der AI-generierten Ausgaben er?rtert.

Abschluss:

Das Projekt erstellt erfolgreich eine flexible API für die intelligente Textanalyse mit Google Gemini, Fastapi und Pydantic. Die wichtigsten Takeaways unterstreichen die Kraft von AI-gesteuerten APIs, Fastapis Benutzerfreundlichkeit und das Potenzial der englischen P?dagogen-App-API für personalisiertes Lernen.

FAQs:

Befasst sich mit API -Sicherheit, kommerzieller Nutzung, Leistung und den F?higkeiten der englischen P?dagogen App API. Die abschlie?ende Erkl?rung bekr?ftigt den Erfolg des Projekts und bietet einen Link zum Code -Repository. (Hinweis: Die Bild -URLs werden im ursprünglichen Kontext als korrekt und funktional angesehen.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAufbau einer englischen P?dagogen -App -API. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!