Formación Formación Gemini y Python

Paso a paso

1. 1 Conectando una aplicación en Python con la API de Gemini

   En este paso, aprenderemos a conectar una aplicación de Python a la API de Gemini para integrar funcionalidades de generación y análisis de texto. Comenzaremos explorando el proceso de autenticación y configuración de la API, seguido de la implementación de llamadas a endpoints específicos para crear e interpretar contenido textual. Utilizando el AI Studio de Gemini, también experimentaremos con enfoques multimodales, explorando funcionalidades avanzadas para el análisis de imágenes y audio.

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2. 2 Creando un chatbot con Python y Gemini

   En este paso, desarrollaremos un chatbot dinámico utilizando Python y la API de Gemini, diseñado para responder a los usuarios basándose en la definición de personas, permitiendo una interacción personalizada. También usaremos la API de Gemini para evaluar el sentimiento de los mensajes e incorporar contexto a partir de documentos externos. Además, exploraremos la integración de un enfoque de análisis de imágenes, considerándolas en las respuestas que devolvemos. Usaremos Flask para implementar estas funcionalidades, ofreciendo una interacción con el chatbot en formato de aplicación web.

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3. 3 Utilizando la API de LangChain para orquestar soluciones con Gemini

   En este paso, aprenderás a utilizar la API de LangChain para crear flujos integrados e inteligentes con Gemini. Vamos a explorar cómo orquestar diferentes LLMs, como Gemini y Sabia, para responder a preguntas complejas, analizar datos multimodales (incluyendo imágenes) y estructurar salidas en formatos variados, como JSON. Trabajaremos con herramientas específicas, desarrollando agentes capaces de interpretar entradas complejas y tomar decisiones automatizadas. Además, abordaremos la personalización de prompts y la flexibilidad en el uso de diferentes modelos, maximizando el potencial de las herramientas de IA y aumentando tu productividad en tareas de desarrollo y automatización.

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