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Gemini

如何利用交互式画布构建实时双子座 2.0 学习助手

如何利用交互式画布构建实时双子座 2.0 学习助手

Gemini 开发教程 V5 在本教程中，我们将继续使用 Gemini 2.0 及其多模态 Live API 构建迷人的实时聊天应用程序。这次我们将基于绘图画布构建一个具有实时语音和文本交互的学习助手。 您可能已经看过 OpenAI 的旧视频 https://youtu.be/_nSmkyDNulk，演示了 got-4o 如何通过提出引导性问题和提供提示来帮助学生在 Kh

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打造你的专属AI API！深入浅出Spring Boot与Google Gemini的完美融合！

打造你的专属AI API！深入浅出Spring Boot与Google Gemini的完美融合！

创建一个智能网络服务，利用生成式 AI 的力量回答问题 在本教程中，我们将整合 Spring Boot 和 Spring AI/Gen AI，构建一个利用 Google’s Gemini 生成式 AI 模型的网络服务。我们的目标是创建一个简单的网络服务，能够基于生成式 AI 的能力智能地回答用户问题。借助 Gemini 的强大功能，我们可以利用尖端 AI 提

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惊人进化！用Gemini 2.0与LangGraph构建您的多工具自主代理！

惊人进化！用Gemini 2.0与LangGraph构建您的多工具自主代理！

一个实用的教程，包含完整代码示例，用于构建和运行多工具代理 大型语言模型（LLMs）非常出色——它们可以记忆大量信息，回答常识性问题，编写代码，生成故事，甚至修正你的语法。然而，它们并非没有局限性。它们会幻觉，知识截止日期可能从几个月到几年不等，并且仅限于生成文本，无法与现实世界互动。这限制了它们的实用性，尤其是在需要实时数据、来源引用或超出文本生成功能的任务中。这

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用Google Gemini 2.0 API构建RAG！推荐系统的未来在哪里？

用Google Gemini 2.0 API构建RAG！推荐系统的未来在哪里？

LangChain与Vertex AI RAG引擎在亚马逊产品数据上的比较 谷歌在人工智能竞赛中似乎一直处于落后，但在2025年之前发布的Gemini 2.0让人感觉他们终于在某种程度上赶上了。我起初不确定会有什么期待，但在试用后，我对其能力感到由衷的印象深刻。它甚至让我怀疑像ChatGPT、Claude或Llama这样的工具是否仍然必要。**Gemini实时[

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利用 Gemini 2.0 多模态实时 API 构建实时屏幕共享助手

利用 Gemini 2.0 多模态实时 API 构建实时屏幕共享助手

Gemini 开发教程 V3 在 Gemini 2.0 系列的最后几期教程中，我们建立了一个自托管的实时语音和视频聊天机器人的核心功能，并为其添加了功能调用特性，以便它能够调用外部工具和 API。这些都是具有快速响应、人性化互动和增强推理能力的实用应用，得益于 Gemini 2.0 多模态实时 API。 在本教程中，我们将重点关注模型的另一个实用应用，您可能已经在 Googl

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Bolt DIY + Deepseek V3 + Gemini 2.0：免费人工智能编码器

Bolt DIY + Deepseek V3 + Gemini 2.0：免费人工智能编码器

嘿，你听说过 Bolt DIY 吗？ 它超级酷，我敢打赌你会喜欢它。 想象一下，在你的浏览器中有一个智能 AI 助手，可以帮助你编写全栈应用程序。 最棒的是？它是免费的，灵活性超高。 让我来解释一下它是如何工作的。 什么是 Bolt DIY？ 所以，Bolt DIY 是一个开源工具（它以前被称为 oTToDev，如果你听说过的话）。 它允许你直接在浏览器中构建全栈应用

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2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

正如许多专家预测的那样，2025年将成为自主人工智能的年份。这个新兴领域有望通过引入高度自主的系统来重新定义我们与技术的互动，这些系统能够在最小的人类干预下做出决策并执行复杂任务。受到这一理念的启发，我开始构建一个多智能体系统，该系统不仅执行特定任务，还能根据用户定义的主题创建有意义的内容。 在这篇文章中，我将带您了解我构建的系统、我面临的挑战，以及自主人工智能所蕴含的激动人心的未来。

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RooCline：AI开发的新利器，如何提升你的效率？

RooCline：AI开发的新利器，如何提升你的效率？

喜欢Cline但希望获得更高的速度和自主性？RooCline是流行的VS Code AI助手的强大分支，将Cline的所有优点进行了增强，提供了更高的性能、更多的功能和更大的灵活性。“RooCline最近主要在自我编写，偶尔有些人类的指导。”RooCline 有何不同之处？⚡️ 1. 增强功能智能通知：仅在需要关注时接收系统警报 多语言支持：

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使用 Gemini 2.0 提取任何文档 | 使用 ExtractThinker 提取文档智能

使用 Gemini 2.0 提取任何文档 | 使用 ExtractThinker 提取文档智能

在本文中，我们将探讨 Google 的 Gemini 2.0 模型如何与 [ExtractThinker](https://github.com/enoch3712/ExtractThinker

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通过多模态 LLM 模型进行图像推理

通过多模态 LLM 模型进行图像推理

多模态人工智能 | LLM | OPENAI | GEMINI | 视觉 本博客探讨了多模态模型在图像推断中的能力，强调它们整合视觉和文本信息以改善分析的能力 多模态人工智能的出现显著改变了数据处理的格局。在过去，我们在光学字符识别（OCR）等任务中严重依赖文本提取库，如 PyTesseract。然而，视觉变换器和其他多模态模型的进步彻底改变了我们处理和解释数

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使用 Gemini 2.0 通过多模态实时 API 构建实时聊天应用程序

使用 Gemini 2.0 通过多模态实时 API 构建实时聊天应用程序

Gemini 开发教程 谷歌推出了 Gemini 2.0 及其预览模型 Gemini 2.0 Flash Experimental，您一定通过视频和文章了解过它。该模型在所有基准测试中大幅超越了其前身 Gemini 1.5 Pro，并且对所有人免费使用，但在 Google AI Studio 中有一些限制。如果您对 Gemini 2.0 有经验或看过关于 Google

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选择适合您的双子座人工智能模型：从 Flash 到专业

选择适合您的双子座人工智能模型：从 Flash 到专业

原文 发布于 Premier Cloud 博客谷歌发布了多个 Gemini 模型，彻底改变了 AI 驱动工具的格局，使生成性 AI 对个人、开发者和企业而言更加可及和强大。这些模型由 DeepMind 开发，代表了生成性

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使用 Google 双子座 2.0 轻松进行网络抓取

使用 Google 双子座 2.0 轻松进行网络抓取

网页抓取从未如此简单，这都要感谢谷歌开创性的多模态实时 API——Gemini 2.0\。 使用这个工具，您可以轻松地从任何网页中提取数据，无论是复杂的、非结构化的，还是某些非常特定的数据。 今天，我将逐步带您体验我自己尝试过的实际示例，这样您就会确切知道该怎么做。 即使您是完全的初学者，您也会在短时间内感觉像个专业人士。 让我们开始吧！ 入门：设置 Google AI

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Gemini 2.0 Flash + 本地多模式 RAG + 上下文感知 Python 项目：文档的简易人工智能/聊天

Gemini 2.0 Flash + 本地多模式 RAG + 上下文感知 Python 项目：文档的简易人工智能/聊天

在这个视频中，我将展示一个超级快速的教程，教你如何创建一个本地多模态 RAG、Gemini 2.0 Flash 和上下文感知响应，以便为你的业务或个人使用打造一个强大的代理聊天机器人——一个不需要强大笔记本电脑的聊天机器人。 年末时，大模型产品之间的竞争再次加剧。在我上一个视频中，我介绍了 LLama3.3\。 在12月11日，谷歌发布了 **Gemini 2.0 Flash。

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如何使用 Google DeepMind Gemini 2.0 Flash Live API 进行实时对话

如何使用 Google DeepMind Gemini 2.0 Flash Live API 进行实时对话

Google DeepMind 的 Gemini 2.0 Flash API 代表了实时 AI 驱动对话领域的重大突破。它使开发者能够构建能够无缝处理实时音频交互的应用程序，提供了语音输入和输出的无与伦比的集成。无论您是在创建客户服务聊天机器人、增强无障碍工具，还是开发互动 AI 导师，这个 API 都是一个强大的基础。在本博客中，我们将探讨 Gemini 2.0 Flash API

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MarkItDown：LLMs 项目必备的强大工具包，已通过 OpenAI 和 Gemini 2.0 测试

MarkItDown：LLMs 项目必备的强大工具包，已通过 OpenAI 和 Gemini 2.0 测试

MarkItDown 是微软开发的一款多功能工具，可以将各种文件格式转换为 Markdown，使其成为从事大型语言模型（LLMs）开发人员的必备工具。无论您想利用文档进行微调还是创建提示前言，这都是您不可或缺的工具。让我们看看如何在 OpenAI 和 Gemini 模型的实际应用中利用它。 核心能力 该 [toolkit](https://github.com/microso

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使用 Markdown 和 Gemini 为 RAG 解锁 PDF

使用 Markdown 和 Gemini 为 RAG 解锁 PDF

可以说，检索增强生成（RAG）为许多企业和组织带来了变革。通过将像 Gemini 这样的 LLM 的内置功能与您自己的信息相结合，您可以创造出真正具有变革性的强大体验。 尽管如此，创建一个能够很好处理复杂非结构化文档（如 PDF）的 RAG 应用程序仍然是一个挑战。 **本文提出了一种从

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解开复杂的人工智能任务：使用 Gemini 2.0、LangGraph 和 Grounded Responses 的多步骤代理

解开复杂的人工智能任务：使用 Gemini 2.0、LangGraph 和 Grounded Responses 的多步骤代理

如何构建不仅理解复杂请求而且能够执行必要步骤以满足这些请求的 AI？ 本文探讨了一种强大的解决方案：由 Gemini 2.0 和 LangGraph 框架驱动的多步骤 AI 代理。这些代理协调复杂的工作流程，并通过基于实际数据的响应增强其推理能力，从 Google 搜索、BigQuery 和第三方 API 获取真实世界的数据。 今日的挑战 第一个重大突破是 LLM。想象一下一

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顶点人工智能 Gemini 2.0 Flash 开发人员入门指南

顶点人工智能 Gemini 2.0 Flash 开发人员入门指南

Gemini 2.0 已经到来，带来了为这个新代理时代构建的下一代能力。Gemini 2.0 Flash 现在可以通过 [Vertex AI Gemini API](https://cloud.google.

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Google Gemini-Exp-1206：新的最佳法律硕士

Google Gemini-Exp-1206：新的最佳法律硕士

Beats GPT-4.0, OpenAI-o1, Claude3.5 Sonnet and Gemini 1.5 on LMArena 谷歌的 Gemini 在几个月前在生成式 AI 领域的首次亮相表现平平，但如今其发展速度相当快。现在，它发布了一个新的实验模型 Gemini-1206-Exp，该模型在 ChatArena 排行榜上超越了所有其他模型，从而在生成

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使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 和 DSPY 构建的营销聊天机器人 构建您的营销专家助手，专门用于回答您所有的营销相关问题，使用 Python 和 DSPy。***还不是会员？请随意访问完整文章 [here](https://readmedium.com/build-a-marketing-expert-chatbot-using-python-for-free-5fe04e0

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Llama 3.2 vs GPT-4 vs OpenAI O1 vs Gemini Ultra vs Claude 3.5：哪种人工智能模型适合您？

Llama 3.2 vs GPT-4 vs OpenAI O1 vs Gemini Ultra vs Claude 3.5：哪种人工智能模型适合您？

人工智能已经取得了长足的进展，每一个新模型似乎都在不断突破极限。今天，我想分享我对五个领先 AI 模型的看法：Meta 的 Llama 3.2、OpenAI 的 GPT-4、OpenAI 的新 O1、DeepMind 的 Gemini Ultra，以及 Anthropic 的 Claude 3.5. 这些模型各自带来了独特的优势，从处理多模态输入到道德决策。让我们深入探讨它们的优

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Google Gemini：大上下文窗口是杀手级功能吗？

Google Gemini：大上下文窗口是杀手级功能吗？

谷歌即将推出的 LLM 迈出了重大一步 就在八个月前，一封泄露的谷歌电子邮件透露该公司在努力超越其 AI 竞争对手方面遇到了困难。他们的 AI 产品周围不仅没有护城河——换句话说，没有建立起商业优势——谷歌也没有[秘密武器](https://ww

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利用 Gemini 1.5 API 进行自动测试用例生成逆向工程

利用 Gemini 1.5 API 进行自动测试用例生成逆向工程

摘要 本报告探讨了利用 Gemini 1.5 API 与 Google Apps Script 结合，自动化脚本逆向工程中的示例输入创建。传统上，这一过程是手动且耗时的，特别是对于具有大量测试用例的函数。通过将逆向工程技术应用于 Google Apps Script 示例，探讨了 Gemini 1.5 API 在自动化输入生成方面简化开发的潜力。 介绍 随着 Gemin

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使用 Gemini Pro 和 LangChain 的多模式 RAG

使用 Gemini Pro 和 LangChain 的多模式 RAG

介绍 在本教程中，我们将探索将 Gemini Pro 和 Gemini Pro Vision 与 LangChain 框架集成，以实现多模态（在这种情况下为图像）检索增强生成（RAG）。

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全新 Gemini 1.5 FLASH 型号：绝对的 Google 游戏规则改变者

全新 Gemini 1.5 FLASH 型号：绝对的 Google 游戏规则改变者

他们的新 Gemini 1.5 Flash 模型远远超过了 GPT-4o，其能力令人难以置信。 闪电般快速。 比 GPT-4o 便宜 33 倍，但上下文容量大 700% — 100 万个令牌。 在现实世界中，100 万个令牌是什么概念？大约：超过 1 小时的视频 超过 30,000 行代码 超过 700,000 个单词![](https://i

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如何使用 CrewAI 和 Gemini Pro 创建 AI 团队来撰写引人入胜的故事

如何使用 CrewAI 和 Gemini Pro 创建 AI 团队来撰写引人入胜的故事

你是否对AI生成引人入胜的故事这一想法感到着迷？如果是这样，你并不孤单！在本文中，我们将深入探讨一个结合CrewAI和Gemini Pro力量的入门项目，创建一个代理网络，通过用户输入的帮助来创作短篇故事。无论你是一个初出茅庐的程序员，一个希望探索数字前沿的讲故事者，还是仅仅对人工智能的潜力感到好奇，这本指南都适合你。 CrewAI 和 Gemini Pro 是什么？ 在我们深入探

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Google 发布 Gemma — 轻量级开源模型

Google 发布 Gemma — 轻量级开源模型

在短短一周内，世界见证了两家科技巨头带来的最具突破性的AI进展。OpenAI推出了令人惊叹的AI视频生成器Sora，而谷歌则揭晓了其[Gemini 1.5模型](https://generativeai.pub/google-releases-gemini-1-5-with-1m-context-window-

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