Optimisez la gestion des données avec Google Gemini AI en générant du JSON structuré
Google Gemini AI : Générer des données structurées avec efficacité
Vous vous demandez comment simplifier le processus de conversion de texte et d’images non structurés en données structurées ? Si vous en avez marre de passer des heures à entrer des données manuellement, sachez que vous n’êtes pas seul. La bonne nouvelle est que Google Gemini AI offre une solution puissante à ce problème. Ce guide vous présentera les étapes pour générer des sorties JSON structurées, rendant la gestion des données plus simple et plus efficace.
Sorties structurées JSON avec Google Gemini AI
Les points clés à retenir :
- Générer des sorties JSON structurées en utilisant Google Gemini AI est un moyen puissant de gérer et manipuler des données.
- Les bibliothèques essentielles incluent Newspaper 3K pour le web scraping et des bibliothèques d’IA générative pour le déploiement de modèles.
- Google AI Studio et Vertex AI sont des plateformes cruciales pour la gestion et le déploiement de vos modèles d’IA.
- Configurer le type MIME de la réponse en `application/JSON` pour que les données soient en format JSON.
- Créer des schémas de réponse pour définir la structure de vos sorties JSON.
Google Gemini AI est un outil puissant pour générer des sorties JSON structurées à partir de différentes sources de données, y compris du texte et des images. En utilisant cette technologie, vous pouvez gérer et manipuler efficacement des données, ouvrant ainsi un large éventail de possibilités pour l’analyse des données et leur intégration. Pour commencer, vous devrez installer les bibliothèques et les outils nécessaires : Newspaper 3K pour le web scraping, des bibliothèques d’IA générative pour le déploiement de modèles, et Google AI Studio et Vertex AI pour la gestion et le déploiement des modèles d’IA. Ces outils fournissent l’infrastructure essentielle pour exécuter Google Gemini AI de manière efficace et efficiente. Regardez la vidéo aimablement créée par Sam Witteveen pour en savoir plus sur la marche à suivre.
Configurer les sorties JSON
Pour générer des sorties JSON structurées, commencez par configurer le type MIME de la réponse en application/JSON. Cela garantit que les données que vous recevez sont dans un format facile à manipuler et à intégrer avec d’autres systèmes. Ensuite, créez des schémas de réponse qui définissent la structure de vos sorties JSON. Ces schémas agissent comme des modèles, assurant ainsi la cohérence et la fiabilité de vos données.
Une fois que vous avez vos sorties JSON, vous pouvez les convertir en dictionnaires pour une manipulation plus flexible et pythonique. Cela vous permet de travailler avec les données de manière intuitive et efficace.
Exploiter les classes Pydantic
Pydantic est une bibliothèque puissante pour la validation des données et la gestion des paramètres en utilisant des annotations de type Python. En créant des classes Pydantic qui représentent votre schéma JSON, vous pouvez facilement convertir vos sorties JSON en modèles Pydantic. Cela rend la manipulation et la validation des données plus simples et fiables.
Pour créer un modèle Pydantic, définissez une classe avec les champs nécessaires et leurs types de données correspondants. Ensuite, analysez vos données JSON en une instance de cette classe. Pydantic se chargera de la validation et garantira que vos données sont conformes au schéma défini.
Source : www.geeky-gadgets.com
