Criação do GemiChat

Meu Projeto/GemiChat.ipynb

@@ -0,0 +1,208 @@
+{
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+        "**1.   Instala as dependências necessárias para utilização da API do Gemini.**\n"
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+        "**2.   Importação das dependências necessária para utilização da API do Gemini.**\n",
+        "\n"
+      ],
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+      ],
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+      },
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+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
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+        "**3.   Impotação do Token de utilização da API do Gemini armanezado no próprio Notebook do Google Colab.**\n",
+        "\n"
+      ],
+      "metadata": {
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+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "from google.colab import userdata\n",
+        "GOOGLE_GEMINI_API_KEY = userdata.get('GOOGLE_GEMINI_API_KEY')"
+      ],
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+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "**4.   Verificar quais modelos de IA Generativas o Google oference no momento do desenvolvimento do projeto.**\n",
+        "\n"
+      ],
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+    {
+      "cell_type": "code",
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+        "for m in gemini.list_models():\n",
+        "  if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:\n",
+        "    print(m.name)"
+      ],
+      "metadata": {
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+      },
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+      "outputs": []
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "**5.   Definição do modelo de IA Generativa a ser utilizada no projeto.**"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "CbX0OQ0Hja9F"
+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "model = gemini.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')"
+      ],
+      "metadata": {
+        "id": "QlAhNRHDeNrG"
+      },
+      "execution_count": null,
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+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
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+        "**6.   Teste para geração de conteúdo pela IA Generativa selecionada para o projeto.**\n"
+      ],
+      "metadata": {
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+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "response = model.generate_content(\"Quem criou os modelos de IA Gemini?\")\n",
+        "print(response.text)"
+      ],
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+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "**7.   Criação dos diretórios de entrada e saíde para armanezamento das perguntas e respostas geradas durante o chat com a IA Generativa.**"
+      ],
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+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "source": [
+        "!mkdir input output"
+      ],
+      "metadata": {
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+      },
+      "execution_count": null,
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+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "**8.   Criação de um chat com armazenamento do histórico (memória de contexto) das interações realizadas coma IA Generativa. Onde também serão armazenados nas pastas de entrada e saída todas as interações realizadas com a IA.**"
+      ],
+      "metadata": {
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+      }
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
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+        "chat = model.start_chat(history=[])\n",
+        "prompt = input(\"Esperando Prompt:\")\n",
+        "while prompt != \"fim\":\n",
+        "  with open('input/%s.txt' % prompt, 'w') as f:\n",
+        "    f.write(prompt)\n",
+        "  response = chat.send_message(prompt)\n",
+        "  with open('output/%s.txt' % prompt, 'w') as f:\n",
+        "    f.write(response.text)\n",
+        "  print(response.text)\n",
+        "  prompt = input(\"Esperando Prompt:\")"
+      ],
+      "metadata": {
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+      },
+      "execution_count": null,
+      "outputs": []
+    }
+  ]
+}

Meu Projeto/GemiChat.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+#1.   Instala as dependências necessárias para utilização da API do Gemini.
+!pip install -q -U google-generativeai
+
+#2.   Importação das dependências necessária para utilização da API do Gemini.
+import google.generativeai as gemini
+
+#3.   Impotação do Token de utilização da API do Gemini armanezado no próprio Notebook do Google Colab.
+from google.colab import userdata
+GOOGLE_GEMINI_API_KEY = userdata.get('GOOGLE_GEMINI_API_KEY')
+
+#4.   Verificar quais modelos de IA Generativas o Google oference no momento do desenvolvimento do projeto.
+for m in gemini.list_models():
+  if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:
+    print(m.name)
+
+#5.   Definição do modelo de IA Generativa a ser utilizada no projeto.
+model = gemini.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')
+
+#6.   Teste para geração de conteúdo pela IA Generativa selecionada para o projeto.
+response = model.generate_content("Quem criou os modelos de IA Gemini?")
+print(response.text)
+
+#7.   Criação dos diretórios de entrada e saíde para armanezamento das perguntas e respostas geradas durante o chat com a IA Generativa.
+!mkdir input output
+
+#8.   Criação de um chat com armazenamento do histórico (memória de contexto) das interações realizadas coma IA Generativa. Onde também serão armazenados nas pastas de entrada e saída todas as interações realizadas com a IA.
+chat = model.start_chat(history=[])
+prompt = input("Esperando Prompt:")
+while prompt != "fim":
+  with open('input/%s.txt' % prompt, 'w') as f:
+    f.write(prompt)
+  response = chat.send_message(prompt)
+  with open('output/%s.txt' % prompt, 'w') as f:
+    f.write(response.text)
+  print(response.text)
+  prompt = input("Esperando Prompt:")

Meu Projeto/README.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+# GemiChat ;)
+
+## 📒 Descrição
+Projeto de criação de um ChatBot por meio da API do Googlem Gemini.
+
+## 🤖 Tecnologias Utilizadas
+Google Gemini API e Python
+
+## 🧐 Processo de Criação
+A ideia de criar um chat com memória de contexto surgiu da necessidade de melhorar a interação entre usuários e IAs, permitindo que a IA 'lembre' de conversas anteriores para proporcionar uma experiência mais personalizada e eficiente.
+
+## 🚀 Resultados
+O chat está funcionando conforme o planejado, com a IA capaz de lembrar contextos anteriores e responder de forma coerente às perguntas dos usuários.
+
+## 💭 Reflexão (Opcional)
+Vejo um enorme potencial para o uso de IAs com memória de contexto em áreas como suporte ao cliente e educação, onde a continuidade e a personalização são essenciais.