随着生成式 AI（GenAI）技术的迅猛发展，我们正步入一个充满机遇的时代。正如文章作者 Naga Karthik Vasa 所言，“生成式 AI 不仅仅是未来，它就是现在。而且我们拥有塑造它的工具。” Naga Karthik Vasa 通过 Google Cloud 提供的“使用 Gemini 和 Streamlit 开发 GenAI 应用”技能徽章课程，深入探索了如何利用 Google 的 Gemini 模型和 Streamlit 框架，构建真实世界的 AI 应用。本文将深入探讨该课程的核心内容，并结合实际案例，展示 Gemini 与 Streamlit 如何赋能 GenAI 应用开发，以及为何这项技术值得每一位 AI 开发者关注。
Vertex AI：Gemini API 的强大后盾
该课程首先介绍了如何通过 Vertex AI 平台使用 Gemini API。 Vertex AI 是 Google Cloud 提供的一站式机器学习平台，它简化了模型训练、部署和管理流程。Naga Karthik Vasa 学习了如何使用 cURL 发送 HTTP 请求与 Gemini 多模态模型进行交互。 这涉及到理解认证机制、API 端点以及针对原始 API 调用设计基本的提示语（Prompt）。
举例来说，假设你想使用 Gemini 模型生成图像描述。 你需要先在 Vertex AI 上创建一个项目并获取相应的 API 密钥。 然后，你可以使用 cURL 发送一个包含图像数据和请求参数的 POST 请求到 Gemini API 的图像描述端点。 通过分析返回的 JSON 响应，你可以获得 Gemini 模型生成的图像描述。
函数调用：让 LLM 变得更智能
函数调用是 Gemini 模型的一项重要特性，它允许大型语言模型（LLM）不仅能够生成文本，还能根据用户的查询执行特定的函数。 这种能力极大地拓展了 LLM 的应用范围，使其能够应用于更复杂的任务。 Naga Karthik Vasa 在课程中深入研究了如何利用函数调用构建智能、交互式的应用。
例如，你可以使用函数调用构建一个天气查询应用。 当用户询问“今天北京的天气怎么样？”时， Gemini 模型可以识别出用户想要查询天气信息，并调用一个预定义的“get_weather”函数。 该函数会从天气 API 获取数据，并将结果返回给 Gemini 模型。 最后， Gemini 模型将生成一句自然语言回复，例如“今天北京晴朗，气温 25 摄氏度”。
Gen AI SDK：简化 Gemini 模型的使用
Google 的 Gen AI SDK 提供了一套 Python 库，使得开发者可以更轻松地与 Gemini 模型进行交互。 Naga Karthik Vasa 学习了如何使用 Gen AI SDK 管理上下文和温度，从而生成更具洞察力且受控的回复。 相比于直接使用 Gemini API， Gen AI SDK 提供了更高层次的抽象，简化了代码编写，并提高了开发效率。
例如，使用 Gen AI SDK 可以轻松地调整 Gemini 模型的温度参数。 温度参数控制了模型生成文本的随机性。 较高的温度值会导致模型生成更多样化、更具创造性的文本，而较低的温度值则会导致模型生成更保守、更可预测的文本。 通过调整温度参数，开发者可以根据不同的应用场景优化 Gemini 模型的输出结果。
Streamlit：快速构建 GenAI 应用前端
Streamlit 是一个 Python 库，它可以让你使用纯 Python 代码快速构建美观且交互式的 Web 应用。 Naga Karthik Vasa 发现 Streamlit 能够轻松地将后端逻辑与前端界面连接起来，而无需编写复杂的 UI 框架代码。 结合 Cloud Run，你可以将 GenAI 应用扩展到大规模部署。
例如，你可以使用 Streamlit 构建一个简单的文本摘要应用。 用户可以将一段文本输入到 Streamlit 应用中，然后点击“生成摘要”按钮。 Streamlit 应用会将文本发送到 Gemini API，后者会生成文本摘要。 最后， Streamlit 应用会将摘要显示在界面上。 整个过程只需要编写少量的 Python 代码，就可以构建出一个功能完善的 GenAI 应用。
Cloud Run：开发者友好的部署平台
Cloud Run 是 Google Cloud 提供的一项全托管的 serverless 平台，它可以让你轻松地部署容器化的应用。 Naga Karthik Vasa 认为 Cloud Run 能够实现快速、可扩展的 serverless 部署，且只需最少的配置。 这使得开发者可以将更多精力集中在应用开发上，而无需担心服务器管理等繁琐的任务。
使用 Cloud Run 部署 GenAI 应用非常简单。 你只需要将应用打包成 Docker 镜像，然后将其上传到 Cloud Run。 Cloud Run 会自动为你分配资源，并根据流量需求自动扩展应用。 此外， Cloud Run 还提供了强大的监控和日志功能，方便你了解应用的运行状态。
Prompt 工程：GenAI 应用成功的关键
课程强调了 Prompt 工程在 GenAI 应用开发中的重要性。 Prompt 是你提供给 LLM 的输入文本，它可以极大地影响模型的输出结果。 Naga Karthik Vasa 发现，Prompt 的结构会对模型的性能产生重大影响。 因此，你需要仔细设计 Prompt，才能获得理想的输出结果。
例如，如果你想让 Gemini 模型生成一篇关于气候变化的文章，你可以使用以下 Prompt：“请撰写一篇关于气候变化的文章，讨论其原因、影响和解决方案。” 这个 Prompt 明确地告诉 Gemini 模型你需要的内容，从而更容易获得一篇高质量的文章。
案例分析：基于 Gemini 和 Streamlit 构建的 GenAI 应用
现在，我们来看几个基于 Gemini 和 Streamlit 构建的 GenAI 应用的案例：
- 智能客服聊天机器人： 使用 Gemini 模型理解用户的问题，并调用函数从知识库中检索相关信息。 Streamlit 用于构建用户友好的聊天界面。
- 内容生成工具： 使用 Gemini 模型根据用户的输入生成文章、博客、社交媒体帖子等内容。 Streamlit 用于提供内容编辑和预览功能。
- 图像识别应用： 使用 Gemini 模型识别图像中的物体，并生成图像描述。 Streamlit 用于展示图像和描述。
这些案例展示了 Gemini 和 Streamlit 在构建各种 GenAI 应用方面的潜力。 无论是聊天机器人、内容生成工具还是图像识别应用， Gemini 和 Streamlit 都能帮助你快速构建出功能强大且易于使用的应用。
为何这门课程如此重要？
Naga Karthik Vasa 认为，这门课程不仅仅教授工具，更重要的是，它提供了一个端到端构建 GenAI 产品的框架。 无论你正在开发聊天机器人、推荐系统、AI 助手还是内部生产力工具， Gemini + Streamlit 的组合都是一个很好的起点。 此外，Google Cloud 的生态系统使得集成和部署比以往任何时候都更快。
结论
“使用 Gemini 和 Streamlit 开发 GenAI 应用”技能徽章课程为开发者提供了一个全面且实用的学习路径，帮助他们掌握构建 GenAI 应用的关键技术。 通过学习 Vertex AI、函数调用、 Gen AI SDK、 Streamlit 和 Cloud Run，开发者可以快速构建出功能强大且易于使用的 GenAI 应用。 无论你是 AI 开发新手还是希望提高部署技能的专家，这门课程都能为你提供宝贵的知识和实践经验。 如果你对 GenAI 工具感兴趣或想交流想法，不妨尝试下这门课程， 体验 Gemini 和 Streamlit 带来的无限可能！