首页
/ gemini-2.5-ai-engineering-workshop 项目亮点解析

gemini-2.5-ai-engineering-workshop 项目亮点解析

2025-06-05 23:32:05作者:宣聪麟

项目基础介绍

gemini-2.5-ai-engineering-workshop 是一个开源项目,旨在教授开发者如何使用 Google Gemini 2.5 模型家族构建先进的 AI 应用程序,重点在于培养构建具有代理性 AI 系统的实际工程技能。该项目包含了一系列的工作坊和练习,帮助用户深入学习并掌握 Gemini 2.5 模型的应用。

项目代码目录及介绍

项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:

  • assets: 存放项目相关的资源文件。
  • notebooks: 包含项目的工作坊和练习笔记本。
  • solutions: 提供了笔记本中练习的解决方案。
  • .gitignore: 指定 Git 忽略的文件。
  • LICENSE: 项目的开源协议文件,采用 Apache-2.0 协议。
  • README.md: 项目说明文件,介绍了项目的目的、使用方法和相关资源。

项目亮点功能拆解

项目的主要亮点功能包括:

  1. 环境设置与认证: 指导用户如何在 Google AI Studio 上设置环境并配置 API 密钥。
  2. 文本生成与聊天: 实现基本的文本生成和流式响应,以及多轮对话和系统指令配置。
  3. 多模态能力: 支持图像理解与分析、音频处理、视频理解、文档处理,以及文本到语音生成和图像生成。
  4. 结构化输出与工具调用: 使用 Pydantic 模式生成结构化输出,调用外部 API 和原生工具,如代码执行、Google 搜索等。

项目主要技术亮点拆解

项目的主要技术亮点包括:

  1. Model Context Protocol (MCP): 介绍 MCP 的概念,使用 stdio 和 HTTP MCP 服务器构建交互式聊天机器人。
  2. 自动工具调用能力: 实现自动调用外部工具,增强模型的实用性。
  3. 长上下文处理: 支持处理长上下文,提高对话系统的连贯性和效果。

与同类项目对比的亮点

与同类项目相比,gemini-2.5-ai-engineering-workshop 的亮点在于:

  • 实战导向: 项目专注于工程实践,提供丰富的练习和解决方案,帮助用户快速掌握知识。
  • 多模态能力: 支持多种模态的数据处理,使项目在多样化的应用场景中更具竞争力。
  • 社区支持: 项目的开源协议友好,易于社区贡献和迭代发展。
  • 丰富的学习资源: 项目提供了详细的项目文档和教程,降低了学习门槛。
登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
156
2 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
38
72
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
519
50
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
942
555
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
195
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
993
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
359
12
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71