谷歌全新AI SDK在安卓应用中运用Gemini AI

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

谷歌刚推出了新款谷歌AI SDK,简直是安卓应用界的一股清流!这个SDK主打简化集成流程,让开发者们能轻松把谷歌迄今为止表现最强的模型------Gemini Pro,融入他们的应用。搞开发的小伙伴们再也不用自己搭建和管理后端架构了,多省心啊!

谷歌说,Gemini Pro是他们家最牛的模型,不管是文本还是图像推理任务,功能强大得不得了。而且,Gemini Pro是在谷歌的数据中心运行的哦,不占用你设备的资源,通过Gemini API就能用。谷歌还推荐说,最简单的用Gemini的办法,就是用谷歌AI Studio这个网页工具。这玩意儿可以在浏览器里做原型设计,跑跑看看效果。效果满意了,直接导出模型代码,用你喜欢的语言,比如Python,在后端运行。

对于安卓应用,谷歌还贴心地提供了谷歌AI客户端SDK for Android,把Gemini的REST API包装成了一种符合Kotlin语言习惯的API。这样开发者们就不用直接和REST API打交道,也不用为安卓应用中访问Gemini模型搭建服务器端服务了。

下面这段代码就展示了怎么用谷歌AI SDK从一个纯文本提示生成文本:

javascript 复制代码
val generativeModel = GenerativeModel(
    modelName = "gemini-pro",
    apiKey = BuildConfig.apiKey
)

val prompt = "Write a story about a magic backpack."
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

除了纯文本模型,Gemini还能施展多模态魔法,从图文混合输入生成文本(嘿,这就是所谓的gemini-pro-vision模型),而且还支持流式处理,让交互快如闪电!如果你用的是流式处理,那就得用generateContentStream这个函数,而不是generateContent了。来看看下面这段代码吧:

javascript 复制代码
var fullResponse = ""
generativeModel.generateContentStream(inputContent).collect { chunk ->
    print(chunk.text)
    fullResponse += chunk.text
}

为了让开发者们的工作更加轻松,安卓工作室最新的预览版引入了一个新的项目模板,这可是个好东西!它会一步步指导开发者如何使用Gemini Pro,从在谷歌AI Studio生成API密钥开始。

除了Gemini Pro,谷歌还提供了一个小巧的模型,叫Gemini Nano (https://android-developers.googleblog.com/2023/12/a-new-foundation-for-ai-on-android.html),这个可以在设备上直接运行。这对于那些数据绝不能离开设备、需要确保即使在没有网络的情况下也能快速响应的应用来说,简直是福音!Gemini Nano在选定的设备上可通过AICore (https://developer.android.com/ml/aicore)使用,这是安卓14的一个新系统服务,旨在简化在安卓应用中整合AI的过程,它负责模型管理、运行时处理、安全性等等。

相关推荐
mCell1 天前
关于 Openclaw,最近的一点思考。
人工智能·安全·aigc
qq_171538851 天前
纳采问名定佳期:中国传统订婚文化的千年传承与地域风华
人工智能
zzb15801 天前
RAG from Scratch-优化-query
java·数据库·人工智能·后端·spring·mybatis
uzong1 天前
315晚会曝光“AI大模型被投毒”,让AI听话,GEO是什么,带给我们什么思考
人工智能
zzcufo1 天前
OpenScreenInPopUp
笔记·学习
V搜xhliang02461 天前
机器人建模(URDF)与仿真配置
大数据·人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理·机器人
房产中介行业研习社1 天前
2026年3月哪些房源管理系统功能全
大数据·运维·人工智能
Shining05961 天前
CUDA 编程系列(三)《内存模型与规约优化》
人工智能·学习·其他·学习方法·infinitensor
71-31 天前
MySQL的安装和卸载组件
笔记·学习·mysql
lisw051 天前
基于图像的恶意软件分类方法!
人工智能·机器学习