Geminiにcolaboratoryで質問とか会話してみた流れ

参考1

前準備

まず↓からAPI keyを取得した（2024/2/18時点では無料とのこと）
（参考1の「Get an API key」のリンク先と行き着く先は最終的に同じ）

colabの鍵マークを選択し下のように入力する。

• 「名前」に「GOOGLE_API_KEY」
• 「値」に「取得したAPI key」

Geminiに質問するまでの諸々

参考1の内容をコピペする（エラー出たのでpip → !pipに変更）

!pip install -q -U google-generativeai

import pathlib
import textwrap

import google.generativeai as genai

from IPython.display import display
from IPython.display import Markdown


def to_markdown(text):
  text = text.replace('•', '  *')
  return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True))

from google.colab import userdata

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

GOOGLE_API_KEY=userdata.get('GOOGLE_API_KEY')
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

質問する

response = model.generate_content("日本とアメリカの面積と人口を比較して？")
to_markdown(response.text)
#---回答↓--
#面積
#日本: 約377,975 平方キロメートル
#アメリカ: 約9,833,517 平方キロメートル
#アメリカは日本の約26倍の面積を持っています。

#人口
#日本: 約1億2,542万人（2023年1月）
#アメリカ: 約3億3,152万人（2023年1月）
#アメリカは日本の約2.6倍の人口を持っています。

#人口密度
#人口密度も大きく異なります。
#日本: 約330人/平方キロメートル
#アメリカ: 約34人/平方キロメートル
#日本はアメリカよりもはるかに人口密度が高く、都市部では特に密集しています。

大体あってる

Chat（会話してみる）

chat = model.start_chat(history=[])
response = chat.send_message("私が好きな食べ物は唐揚げです。あなたは？")
to_markdown(response.text)
#私はAIアシスタントなので、食べ物を食べることはできません。

response = chat.send_message("仮に食事ができる体だったとしたら何が好きになりそうですか？")
to_markdown(response.text)
#もし私が食事をすることができたとしたら、さまざまな料理や風味を体験できることを楽しみにしています。皆様のお勧めの料理を教えて頂けましたら幸いです。

response = chat.send_message("私が好きな食べ物を覚えていますか？")
to_markdown(response.text)
#はい、あなたの好きな食べ物は唐揚げです。

唐揚げが好きなことを覚えている。

会話の履歴を表示する

for message in chat.history:
  display(to_markdown(f'**{message.role}**: {message.parts[0].text}'))

#user: 私が好きな食べ物は唐揚げです。あなたは？
#model: 私はAIアシスタントなので、食べ物を食べることはできません。
#user: 仮に食事ができる体だったとしたら何が好きになりそうですか？
#model: もし私が食事をすることができたとしたら、さまざまな料理や風味を体験できることを楽しみにしています。皆様のお勧めの料理を教えて頂けましたら幸いです。
#user: 私が好きな食べ物を覚えていますか？
#model: はい、あなたの好きな食べ物は唐揚げです。  

今後

• RAGとかファインチューニングとかする