Gemini araç kutusu: Google'ın yapay zeka uygulamaları, araçları ve API'leriyle bugün yapabileceğiniz her şey.

Anasayfa » En İyi Uygulamalar » Gemini araç kutusu: Google'ın yapay zeka uygulamaları, araçları ve API'si ile bugün yapabileceğiniz her şey

“Gemini araç kutusu” artık sadece akılda kalıcı bir ifade değil; Google'ın gündelik öğrenmeden kurumsal iş akışlarına kadar her şeye sessizce entegre ettiği pratik bir uygulama, araç, aracı ve API setidir. Tek bir monolitik asistan yerine, Gemini artık her özelliğin belirli bir araç olduğu bir araç kutusu gibi davranıyor: araştırma motoru, eğitmen, kod yardımcısı, toplantı planlayıcı, slayt oluşturucu ve çok daha fazlası.

Canvas, Rehberli Öğrenme, Laboratuvarlar, aracılar, Gemini Enterprise ve Gemini API'si gibi parçaların nasıl bir araya geldiğini anlarsanız, Gemini'yi sadece bir sohbet robotu olmaktan çıkarıp gerçek bir iş makinesine dönüştürebilirsiniz. Aşağıda bu araç kutusunun ayrıntılı bir turunu bulacaksınız: kararlı "Araçlar" alanında neler bulunuyor, "Laboratuvarlar"da neler test ediliyor, Gemini resimler ve videolarla nasıl bir eğitmen gibi davranıyor ve geliştiriciler API'yi Google Workspace'e nasıl entegre ederek ciddi otomasyon sağlayabiliyorlar.

İkizler burcunun bugünkü araç kutusunda tam olarak neler var?

Gemini, farklı ön uçlar aracılığıyla sunulan bir yapay zeka modelleri ailesi ( dil modelleri nelerdir ?) (Gemini 1.0, Gemini 1.5, Gemini 3 ve benzeri) olarak en iyi şekilde anlaşılabilir: web, mobil uygulamalar, Workspace entegrasyonu ve geliştirici API'si. "Araç kutusu" fikri, Google'ın özellikle web'de Gemini arayüzü içinde somut yetenekleri gruplandırma biçiminden geliyor.

Web üzerinde, Gemini'nin içindeki ana seçim aracı iki ana bölüme ayrılmıştır: Kararlı, üretime hazır işlevsellik için "Araçlar" ve henüz şekil değiştirme aşamasındaki deneyler için "Laboratuvarlar". "Araçlar"ı her gün kullandığınız güvenilir tornavida olarak, "Laboratuvarlar"ı ise önümüzdeki hafta şekli değişebilecek prototipleri sakladığınız tepsi olarak düşünün.

Mobil cihazlarda Gemini uygulamaları da bu araçların çoğunu (rehberli öğrenme, Canvas benzeri deneyimler, görsellerle zenginleştirilmiş yardım) ekliyor, ancak bunlar kademeli olarak kullanıma sunuluyor. Uygulamada henüz belirli bir özelliği görmüyorsanız, Google daha sonra tekrar denemenizi veya web'deki en son sürümü görmek için gemini.google.com adresine gitmenizi açıkça öneriyor.

Arka planda, tüm bu yüzeyler, çok modlu modelleri ve fonksiyon çağrılarını ortaya çıkaran Gemini API'si tarafından desteklenmektedir; böylece kod aracılığıyla içerik oluşturabilir, görüntüleri analiz edebilir veya iş akışlarını düzenleyebilirsiniz. Bu API, daha sonra ele alacağımız birçok Çalışma Alanı otomasyonunun omurgasını oluşturmaktadır.

Araçlar mı, Laboratuvarlar mı: Gemini özelliklerini nasıl organize ediyor?

Gemini'ye daha fazla düğme ve mod eklendikçe, Google olgunlaşmış özellikler ile deneysel özellikler arasında iki bölüm aracılığıyla daha net bir ayrım getirdi: "Araçlar" ve "Laboratuvarlar". Bu değişiklik web arayüzünde zaten görülebilir durumda ve Google'ın sunucularından kademeli olarak dağıtılıyor, bu nedenle her hesap aynı düzeni aynı anda görmüyor.

"Araçlar" bölümü, Google'ın günlük kullanım için istikrarlı ve öngörülebilir olarak değerlendirdiği yetenekleri yerleştirdiği yerdir. Android Police ve 9to5Google gibi kaynaklardan gelen raporlar, bu alanda Derin Araştırma, görüntü oluşturma, Veo aracılığıyla video oluşturma, Canvas, Rehberli Öğrenme ve Derin Düşünme gibi öğelerin yer aldığını ve bunların bazen Google AI Pro veya Google AI Ultra gibi belirli abonelik kademelerine bağlı olduğunu gösteriyor.

Öte yandan, "Laboratuvarlar" açıkça bir oyun alanıdır: Gemini seçicisinin içinde deneysel olarak işaretlenmiş özellikleri gruplandıran özel bir alandır. Genellikle küçük bir laboratuvar şişesi simgesi ve Gemini Agent, Dinamik Görünüm (Görsel düzen olarak da adlandırılır) ve Kişisel Zeka gibi etiketler görürsünüz. Laboratuvarlar altındaki herhangi bir şeye tıkladığınızda beklenti basittir: davranış değişebilir, kaybolabilir veya az bir uyarı ile taşınabilir.

Ürün tasarımı açısından bakıldığında, bu ayrım güven için önemlidir. Bir yapay zeka uygulaması hızla büyüdüğünde, risk sadece "çok fazla özellik" değil, aynı zamanda "hangi özelliklere güvenebileceğimi bilmiyorum" şeklindedir. Gemini, günlük araçları bir bölgeye, deneyleri ise başka bir bölgeye yerleştirerek, bir arabadaki "normal" ve "spor" modu arasındaki farka benzer şekilde riski işaret ediyor.

Gemini'nin istikrarlı araçları: Derinlemesine Araştırma, Canvas, Rehberli Öğrenme ve daha fazlası.

Çoğu kullanıcı için Gemini'nin temel araç kutusu, Google'ın alışkanlık haline getirmenizi istediği deneyimleri bulacağınız "Araçlar" altında yer almaktadır. Tam içerik hesap ve abonelik seviyesine göre değişmekle birlikte, birkaç unsur zaten temel niteliktedir.

Derinlemesine Araştırma, Gemini'yi genel bir sohbet modeli yerine yapılandırılmış bir araştırma asistanına dönüştürüyor. Birden fazla kaynağı incelemeyi gerektiren bir soru sorduğunuzda, Derinlemesine Araştırma daha açık ve çok adımlı bir süreç izleyerek tutarlı bir metodoloji ortaya koyuyor; böylece kullanıcılar her kullandıklarında ne bekleyeceklerini biliyorlar.

Görüntü ve video için içerik oluşturma araçları (Veo tarafından desteklenen entegrasyonlar dahil) da Araçlar çekmecesinde yer almaktadır. Gemini'yi görsel içerik için kullanan kullanıcılar, bu özelliklerin bulunabilir ve makul ölçüde istikrarlı olmasını, sürekli değişen deneysel işaretlerin arkasına gizlenmemesini isterler.

Canvas, bir diğer temel unsur: bir belge veya kodlama projesine doğrudan bir komut isteminden başlayıp, Gemini ile yinelemeli olarak geliştirebileceğiniz bir çalışma alanı modu. İstek çubuğunun altında, "Canvas"ı seçip komut isteminizi yazarak içerik veya kod için bir başlangıç ​​noktası oluşturabilir ve ardından etkileşimli, yan yana bir düzende düzenlemeye devam edebilirsiniz.

Yönlendirilmiş Öğrenme ve Derin Düşünme, özellikle karmaşık konularda yapılandırılmış yardım isteyen kullanıcılar için bilişsel odaklı araçları tamamlıyor. Yönlendirilmiş Öğrenme, fikirleri adım adım açıklayan bir öğretmen gibi davranabilirken, Derin Düşünme zorlu sorular üzerinde daha yavaş ve daha bilinçli düşünmeyi teşvik eder.

İkizler burcu özel öğretmen olarak: Rehberli Öğrenme, görseller ve videolar

Gemini araç setinin en kullanıcı dostu özelliklerinden biri, rehberli sıralamaları görsel açıklamalarla harmanlayarak özel bir öğretmen gibi davranabilmesidir. Gemini, uzun uzun metinler sunmak yerine, kavramları daha kolay anlaşılır hale getirmek için yanıtlarına görseller, çizimler ve hatta videolar ekleyebilir.

Pratik anlamda, Gemini'den bir konuyu açıklamasını isteyebilir ve özellikle bir diyagram, görsel bir açıklama veya açıklayıcı bir resim talep edebilirsiniz. Yanıt, bu görselleri doğrudan açıklamaya dahil ederek, örneğin bir matematik kavramını, bir iş akışını veya bilimsel bir süreci görselleştirmenize yardımcı olabilir.

Video tabanlı öğrenme de desteklenmektedir, ancak ayrıntılar bölgeye ve uygulama aşamasına göre değişiklik göstermektedir. Bazı konular için Gemini, metinsel yanıtını tamamlayan videoları ortaya çıkarabilir veya bunlara atıfta bulunabilir; bu da aynı akışta okuma, izleme ve sorularla etkileşim kurmayı içeren çok modlu bir öğrenme yolu oluşturur.

Bu öğretim modu, Gemini mobil uygulamalarına kademeli olarak ekleniyor, bu nedenle tüm seçenekleri hemen göremeyebilirsiniz. Böyle bir durumda, yedek çözüm web deneyimini kullanmaktır; çünkü Gemini'nin özellik seti, aşamalı dağıtımlar sırasında genellikle daha erken görünür.

Gemini Enterprise ve Workspace: Ekipler için yapay zeka ajanları

Kişisel kullanımın ötesinde, Gemini araç kutusu Gemini Enterprise ve Google Workspace entegrasyonları aracılığıyla iş yerine de uzanıyor. Burada odak noktası, tek seferlik uyarılardan kalıcı aracılara, iş akışlarına ve büyük ölçekli iş birliğine kayıyor.

Google, Gemini Enterprise'ı, Google'ın yapay zekasının en iyisini her çalışana ve iş akışına getiren gelişmiş bir ajan platformu olarak tanımlıyor. Uygulamada, ekiplerin kendi şirket verileriyle desteklenen güvenli bir ortamda yapay zeka ajanlarını keşfetmelerine, oluşturmalarına, paylaşmalarına ve çalıştırmalarına olanak tanıyarak geliştirme darboğazlarını azaltıyor ve satış analizi, süreç otomasyonu ve dahili bilgi arama gibi kullanım durumlarını mümkün kılıyor.

Google Workspace, Gemini tarafından desteklenen ve Gmail, Docs ve Meet gibi uygulamalara entegre edilmiş yapay zekâya sahip bir iş birliği platformu olarak işlev görüyor. Kullanıcılar ayrı bir yapay zekâ aracına geçmek yerine, içerik taslağı oluşturmak, bilgileri özetlemek veya bağlam içinde fikir üretmek için Gemini'yi günlük üretkenlik uygulamaları içinde çağırabiliyorlar.

Bazı kurulumlarda, Google Workspace, Microsoft 365 ve diğer bağlantılı sistemlerde depolanan kurumsal verileriniz üzerinden Gemini ile doğrudan sohbet edebilirsiniz. Bu, Gemini'yi BT tarafından yapılandırılan izinler ve güvenlik ayarlarına bağlı olarak e-postalar, belgeler ve dosyalar temelinde soruları yanıtlayabilen kurumsal bir bilgi katmanına dönüştürür.

Gemini API: geliştirici araç kutusunun omurgası

Kullanıcıya yönelik Gemini uygulamalarının altında, geliştiricilerin kendi uygulamalarına entegre edebilecekleri aynı temel modelleri sunan Gemini API'si yer almaktadır. Bu API, özellikle Google Workspace ve Apps Script ile birlikte, çok modluluk, fonksiyon çağrısı ve özel iş akışlarının bir araya gelerek ciddi otomasyon sağladığı yerdir.

Gemini modelleri, Google'ın en güçlü yapay zeka sistemleridir ve API, her biri belirli yeteneklere ve sınırlamalara sahip çeşitli model varyantları (örneğin metin odaklı ve görsel odaklı sürümler) sunar. Bunları, kod yazmadan komutları denemek, model ayarlarını değiştirmek ve hatta özel modelleri ayarlamak için kullanılan, barındırılan bir arayüz olan Google AI Studio'da görsel olarak keşfedebilirsiniz.

API'yi kullanmaya başlamak için, Google AI Studio veya desteklenen başka bir konsol aracılığıyla bir API anahtarı talep edersiniz, ardından bunu basit bir REST çağrısıyla test edersiniz. Örneğin, anahtarınızı GOOGLE_API_KEY gibi bir ortam değişkenine aktarabilir ve mevcut modelleri listeleyen uç noktayı çağırarak, her şey doğru yapılandırılmışsa models/gemini-1.0-pro gibi bir JSON alabilirsiniz .

Buradan itibaren, içerik oluşturmak, seçilen model için generateContent yöntemi gibi uygun uç noktaya bir JSON yükü POST etmek meselesidir . Minimum istek, metin bölümlerine sahip bir içerik alanı içerirken, isteğe bağlı generationConfig ve safetySettings , sıcaklık ve güvenlik filtreleri gibi parametreleri kontrol etmenizi sağlar.

Apps Script'ten Gemini API'sini çağırma

Gemini araç kutusundaki en güçlü kalıplardan biri, API'yi Google Apps Script ile birleştirerek Workspace içindeki iş akışlarını otomatikleştirmektir. Bu yaklaşım, tam bir arka uç oluşturmadan Gemini'yi Drive, Takvim, Gmail, Sheets ve Slides gibi hizmetlerle birlikte yönetmenizi sağlar.

Standart kurulum, Gemini API anahtarınızı bir komut dosyası özelliği olarak sakladığınız bir Apps Script projesiyle (örneğin, script.new aracılığıyla oluşturulmuş) başlar. Kodda, bu değeri alırsınız ve API anahtarınızı sorgu parametresi olarak geçirerek belirli bir model için (genellikle gemini-1.0-pro-latest:generateContent) bir uç nokta URL'si oluşturursunuz.

callGemini(prompt, temperature) gibi bir yardımcı fonksiyon , tipik olarak bir JSON verisi oluşturur, bunu UrlFetchApp.fetch aracılığıyla gönderir ve oluşturulan metni çıkarmak için yanıtı ayrıştırır. Bu sarmalayıcı, betiğinizdeki farklı yardımcı programlardan API'nin tekrar tekrar kullanılmasını basitleştirir.

Test işlemi oldukça basittir: Bir komut istemi tanımlayan, yardımcı fonksiyonunuzu çağıran ve hem girdiyi hem de çıktıyı yürütme günlüklerine kaydeden bir testGemini() fonksiyonu oluşturabilirsiniz . Bu işlem başarılı olduğunda, Apps Script ortamınızın ve Gemini API anahtarınızın daha gelişmiş senaryolar için doğru şekilde yapılandırıldığını bilirsiniz.

Görüntüler için Gemini Vision uç noktasını kullanma

Gemini araç kutusu, özellikle görüntü işleme özelliğine sahip bir uç nokta aracılığıyla görüntüleri işleme yeteneği sayesinde, çok modlu desteğiyle metnin ötesine geçiyor. Apps Script'te bu genellikle gemini-1.0-pro-vision-latest:generateContent gibi ayrı bir uç noktadır ve yine API anahtarınızla parametrelendirilir.

callGeminiProVision(prompt, image, temperature) gibi tipik bir yardımcı fonksiyon, bir resim bloğunu base64'e dönüştürür, uygun MIME türüyle inlineData olarak yerleştirir ve metinsel bir istemle birlikte gönderir. Model daha sonra hem resmi hem de istemi anladığını yansıtan bir metin döndürür.

Kurulumu doğrulamak için, genel bir URL'den örnek bir resim indiren, bunu yardımcı fonksiyonunuza ileten ve Gemini Vision tarafından üretilen eğlenceli bir bilgiyi veya analizi kaydeden küçük bir testGeminiVision() fonksiyonu yazabilirsiniz . Bu tür bir test, çok modlu girişin ortamınızda doğru şekilde çalıştığını gösterir.

Görüntü akışı istikrarlı hale geldiğinde, Google Sheets'ten grafiklerin veya Drive'da depolanan resimlerin analizi gibi daha üst düzey otomasyonlarda yeniden kullanabilirsiniz. İşte bu noktada çok modluluk, bir gösteri hilesi olmaktan ziyade, araç kutusunun gerçekten kullanışlı bir parçası gibi hissettirmeye başlar.

Fonksiyon çağrısı: Gemini'ye araçlara erişim izni vermek.

Gemini araç kutusunun bir diğer önemli unsuru da fonksiyon çağrısıdır; bu özellik, modelin kendi araçlarınızı veya API'lerinizi ne zaman çağıracağına karar vermesini sağlar. Gemini, yalnızca metin üretmek yerine, hangi fonksiyonun hangi argümanlarla kullanılacağını açıklayan yapılandırılmış functionCall nesneleri döndürebilir .

Apps Script'te, kullanıcı istemiyle birlikte bir araç belirtimi gönderen callGeminiWithTools(prompt, tools, temperature) gibi bir yardımcı fonksiyon kurabilirsiniz . Bu belirtim , fonksiyonun adını, amacını ve JSON parametrelerini tanımladığınız bir FunctionDeclaration şemasına uyar.

Gemini bir aracın kullanılacağına karar verdiğinde, yanıtı, komut dosyanızda ayrıştırabileceğiniz ve gerçek uygulamaya yönlendirebileceğiniz bir fonksiyon çağrısı nesnesi içerir. Örneğin, geçerli tarih ve saati döndüren "datetime" adlı bir taslak araç tanımlayabilir ve Gemini'nin takvim hesaplamalarıyla ilgili soruları çözmek için bu fonksiyonu nasıl istediğini izleyebilirsiniz.

Fonksiyon çağırma, özellikle güçlü bir yöntemdir çünkü yalnızca tek seferlik istekler için değil, birden fazla işlem turu boyunca çalışabilir. Bu da, araçları ne zaman çağıracağına, sonuçları yorumlayacağına ve diyaloğa ne zaman devam edeceğine karar veren daha karmaşık, diyalog tabanlı ajanlar tasarlayabileceğiniz anlamına gelir.

Örnek entegrasyonlar: Gemini + Google Workspace, pratik bir araç kutusu olarak

Metin oluşturma, görüntü girişi ve fonksiyon çağrısını bir araya getirdiğinizde, Gemini araç kutusu Workspace otomasyonları için pratik bir motor haline gelir. Google'ın kod laboratuvarı materyali, nelerin mümkün olduğunu gösteren çeşitli somut örnekler sunmaktadır.

Özetle, gelen kullanıcı sorguları, farklı iş akışlarını temsil eden bir dizi araçla birlikte Gemini'ye iletilir: toplantı planlama, grafiklerden e-posta taslağı oluşturma ve slayt sunumu hazırlama. Sorguya bağlı olarak, Gemini doğru işlevi seçer ve zamanlar, dosya adları veya konular gibi yapılandırılmış argümanlarla bir işlev çağrısı döndürür.

Apps Script'inizde, daha sonra bir if…else zinciri içinde fonksiyon çağrısını yorumlayarak uygun iş akışını (örneğin, setupMeeting() , draftEmail() veya createDeck()) çağırırsınız . Model mantığı ve açık komut dosyası mantığının bu kombinasyonu, Gemini'yi bir sohbet penceresinden gerçek işler için bir araç kutusuna dönüştürür.

Toplantıları otomatikleştirme: Drive dosyalarını takvim etkinliklerine özetleme

Bir demo, Gemini'nin Google Drive'da barındırılan bir metin dosyasının özetini otomatik olarak içeren bir takvim toplantısı oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor. Kullanıcı şöyle bir şey yazabilir: "Gemini-blog.txt dosyasındaki haberleri görüşmek üzere yarın sabah saat 10'da Helen ile bir toplantı ayarlayın."

Arka planda, araç spesifikasyonunda "setupMeeting" adlı bir Çalışma Alanı aracı tanımlanır ve bu araç için zaman, alıcı ve dosya adı parametreleri belirlenir. Gemini sorguyu yorumladığında, bu aracı seçer ve bu argümanlarla doldurulmuş bir fonksiyon çağrısı döndürür.

İlgili setupMeeting() fonksiyonu daha sonra Drive'da belirtilen dosyayı bulur, içeriğini okur ve başlık ve kısa bir özet içeren kısa bir JSON nesnesi oluşturma talimatıyla callGemini() aracılığıyla Gemini'ye iletir. Yanıt, JSON olarak ayrıştırmadan önce kaldırmanız gereken biçimlendirme bloklarıyla sarılmış olarak geri gelebilir.

Çıkarılan başlık ve özet bilgilerini kullanarak, komut dosyası CalendarApp ile bir Takvim etkinliği oluşturur , açıklamayı özete ayarlar ve gelişmiş Takvim hizmeti aracılığıyla kaynak dosyayı ekler. Sonuç olarak, tek bir doğal dil isteğiyle tetiklenen, bağlamı da içeren planlanmış bir toplantı elde edilir.

Gemini Vision ile Sheets grafiklerinden e-posta taslakları oluşturma

Gemini araç kutusundaki bir diğer iş akışı, Google Sheets'te bir tabloyu analiz etmeyi ve buna dayanarak bir Gmail mesajı taslağı oluşturmayı içerir. Örneğin, üniversite masraflarınızın bir listesini tuttuğunuzu ve Mary adlı bir meslektaşınız için tablonun gösterdiklerini özetleyen bir e-posta istediğinizi düşünün.

Kullanıcı sorgusu şöyle olabilir: "CollegeExpenses sayfasındaki grafikten elde edilen bilgilerle Mary için bir e-posta taslağı oluşturun." "draftEmail" adlı bir araç, bir sayfa adı ve alıcıyı kabul edecek şekilde tanımlanmıştır ve Gemini bu tür bir isteği gördüğünde bu aracı seçer.

` draftEmail ()` fonksiyonu, istenen elektronik tabloyu Drive'da bulur, ilgili sayfayı açar, ilk grafiği alır ve bu grafiği bir dosya olarak kaydeder (örneğin, ExpenseChart.png). Ardından, Gemini'ye yalnızca grafikteki bilgileri kullanmasını, geçmişe dönük karşılaştırmalardan kaçınmasını ve mesajı kısa tutmasını söyleyen bir uyarı mesajı oluşturur.

callGeminiProVision(prompt, expenseChart) çağrısı yapılarak , komut dosyası hem istemi hem de grafik görüntüsünü Gemini Vision'a gönderir ve Gemini Vision da buna özel bir e-posta içeriği döndürür. Son olarak, komut dosyası alıcının e-posta adresine gönderilecek bir Gmail taslağı oluşturur, "Üniversite giderleri" gibi bir konu belirler ve grafik görüntüsünü ekler.

Bu model, İkizler burcunu bir haritayı okuyabilen, ana hikayeyi çıkarabilen ve sizin adınıza doğal bir dilde ifade edebilen bir analiste dönüştürür. Taslağı yine de gözden geçirir ve ayarlarsınız, ancak işin büyük kısmı otomatik olarak yapılır.

Gemini ve Google Slides ile slayt sunumlarını otomatik olarak oluşturma

Bu araç kutusundaki üçüncü ana demo iş akışı, kullanıcının belirttiği bir konu hakkında otomatik olarak temel bir Google Slaytlar sunumu oluşturur. Örneğin, şöyle bir istekte bulunabilirsiniz: "Su tasarrufu hakkında bir sunum hazırlamama yardım edin."

“createDeck” adlı bir araç, tek bir parametre olan konu ile tanımlanır ve Gemini'ye bir dizi slaytı açıklayan yapılandırılmış JSON döndürmesi talimatı verilir. Komut, Gemini'ye kaç slayt oluşturulacağını (NUM_SLIDES gibi bir sabite bağlı olarak) söyler, kısa başlıklar ve madde işaretleri ister ve komut dosyasının güvenli bir şekilde ayrıştırabilmesi için açıkça geçerli bir JSON nesnesi talep eder.

Bu komut istemiyle callGemini() çağrıldıktan sonra , betik biçimlendirme engellerini kaldırır, JSON'u ayrıştırır ve ardından SlidesApp'i kullanarak yeni bir sunum oluşturur. İlk slayt başlık sayfası olarak kabul edilir ve sonraki slaytlar, betiğin başlığı ve madde işaretli metni doldurduğu bir TITLE_AND_BODY düzenini izler.

Birkaç saniye içinde, her slayt için yapılandırılmış konuşma noktaları içeren ve görsel olarak özelleştirmeye hazır temel bir sunum elde edersiniz. Çıktı kasıtlı olarak minimal olsa da, bu iş akışı Gemini'nin içerik yapısını nasıl hızlandırabileceğini ve böylece tasarım ve inceliklere odaklanmanızı nasıl sağlayabileceğini gösteriyor.

Araç kutusunu genişletmek: sohbet botları, RAG ve çok turlu araçlar

Yukarıdaki örnekler sadece bir başlangıç ​​noktasıdır; API ve fonksiyon çağrılarına alıştıktan sonra daha geniş Gemini araç kutusu birçok yöne doğru genişletilebilir. Google, keşif için açıkça birkaç yol önermektedir.

Popüler kullanım örneklerinden biri, Gemini API'sini kullanarak Google Chat için sohbet botları oluşturmaktır. Burada da aynı kalıplar geçerlidir: araçları kullanıma sunarsınız, Gemini'nin bunları ne zaman çağıracağına karar vermesine izin verirsiniz ve yanıtları Chat API'si ve ilgili kod laboratuvarları tarafından yönetilen bir konuşma arayüzüne geri bağlarsınız.

Bir diğer önemli yön ise Drive veya Keep'teki özel içerik üzerine kurulu, veri alma ile zenginleştirilmiş üretim (RAG) yöntemidir. Tek bir metin dosyasını özetlemek yerine, Gemini API'sini bir vektör veritabanı ve isteğe bağlı olarak LangChain gibi bir düzenleme çerçevesiyle birleştirerek PDF'lerden, resimlerden ve notlardan ilgili parçaları alabilir ve Gemini'den bu belgelere dayalı bir yanıt oluşturmasını isteyebilirsiniz.

Çok turlu fonksiyon çağrısı, hangi araçların hangi sırayla kullanılacağına yinelemeli olarak karar verebilen daha gelişmiş ajanların önünü açar. Tek bir karar yerine, bir ajan bir fonksiyonu çağırabilir, sonucu inceleyebilir, ardından başka bir fonksiyonu çağırabilir veya açıklayıcı bir soru sorabilir; bunların hepsi devam eden bir iş parçacığı içinde gerçekleşir.

Son olarak, Workspace içinde kalma zorunluluğu yok; Gemini API kalıplarında ustalaştığınızda, modeli daha geniş web genelindeki harici API'lere bağlayabilirsiniz. Gemini bu şekilde, sınırlı bir kurumsal asistandan, genel amaçlı bir dijital iş düzenleyicisine dönüşüyor.

Bir araya getirildiğinde, bu parçalar – istikrarlı Araçlar, deneysel Laboratuvarlar, eğitim özellikleri, kurumsal aracılar ve geliştirici API'si – hem sıradan öğrenenlere hem de ileri düzey kullanıcılara uyum sağlayabilen gerçekten zengin bir Gemini araç kutusu oluşturuyor. Gemini'yi tek bir uygulama gibi değil de, oluşturabileceğiniz büyüyen bir enstrüman seti gibi ele alırsanız, Google'ın bir sonraki ekleyeceği her şeyden, her seferinde tüm iş akışınızı yeniden düşünmek zorunda kalmadan yararlanmak için güçlü bir konumda olacaksınız.