Google AI

Gemini modely, Gemini aplikace, Google AI Studio a cloudové produkty pro nasazení mají různé role. Schopnost oznámená v jednom prostředí není automaticky dostupná ve všech ostatních prostředích.

Klíčové věci

• Určte službu a model zvlášť.
• Ověřte dostupnost funkcí specifických pro konkrétní účet.
• Zhodnoťte celý pracovní postup při zpracování důkazů a dat.

Nejprve identifikujte rozhraní a kontext účtu. Spotřebitelská aplikace může spravovat nástroje a nastavení za uživatele, zatímco vývojářské API vyžaduje, aby aplikace spravovala výzvy, tok dat, oprávnění a zpracování chyb. Cloudové nasazení může přidat vlastní přístupové a provozní kontroly. Zkontrolujte konkrétní dokumentaci k modelu a funkcím. Typy vstupů, podpora nástrojů, kvóty a dostupnost se mohou měnit podle modelu, koncového bodu, účtu nebo regionu. Vyhněte se používání širokého Gemini štítku jako náhrady za skutečně testovanou konfiguraci. Vyhodnocujte použití důkazů a multimodální chování odděleně. Systém může přečíst obrázek nebo dokument, aniž by mu chyběl malý text, protichůdné pasáže nebo časové informace. Podpora vyhledávání nebo vyhledávání neodstraňuje potřebu ověřit konečná tvrzení. Přečtěte si datové termíny a kontroly uchovávání vybrané služby. Nepředpokládejte, že nastavení v spotřebitelském produktu platí pro vývojářský projekt. Zaznamenejte verze a porovnejte celý pracovní postup s vhodnými alternativami před jeho přijetím pro důležitý úkol.

1. Představte si funkci demonstrovanou v spotřebitelské aplikaci, zatímco tým plánuje vytvořit ji prostřednictvím API.
2. Najděte dokumentaci API pro požadované vstupy, výstupy a nástroje, místo abyste předpokládali, že rozhraní jsou ekvivalentní.
3. Prototypujte kompletní trasu a zaznamenejte modely a nastavení projektu použité při hodnocení.

Hypotetický scénář zabraňuje tomu, aby se demonstrace produktu stala nepodloženým integračním předpokladem.