Vamos desenvolver um chatbot para um um restaurante. Utilizaremos o Google Colab para facilitar a execução do código e o Gemini para fornecer respostas inteligentes e personalizadas sobre o cardápio.
1. Crie um novo notebook no Google Colab: Acesse colab.research.google.com e crie um novo notebook em Python.
2. Instale as dependências:
!pip install google-generativeai
3. Obtenha sua API Key: Acesse o Google AI Studio, gere sua API Key e armazene-a em Secrets Colab, e utilize userdata.get para ter mais segurança e poder acessá-la:
from google.colab import userdata
GEMINI_API_KEY = userdata.get("GEMINI_API_KEY")
Código do Chatbot para Restaurante
import google.generativeai as genai
from google.colab import userdata
GEMINI_API_KEY = userdata.get("GEMINI_API_KEY")try: model = genai.GenerativeModel("gemini-1.0-pro-latest") genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)except Exception as e:print(f"Erro ao carregar o modelo: {e}")defgenerate_response(prompt, temperature=0.7):try:input=(f"Responda como um atendente de restaurante: {prompt}") output = model.generate_content(input)return output.text
except Exception as e:print(f"Erro ao gerar a resposta: {e}")return"Ocorreu um erro ao processar sua solicitação."# Exemplo de uso para um restaurante italianoprompt ="Quais são os pratos principais do cardápio?"response = generate_response(prompt)print(response)
Bora Entender 👇
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.0-pro-latest"): Carrega o modelo de linguagem Gemini 1.0 Pro.
genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY): Configura a biblioteca genai para usar a API Key especificada, permitindo que o código se comunique com a API do Google.
Nossa função generate_response
input = (f"Responda como um atendente de restaurante: {prompt}"): Cria um prompt mais específico para o modelo, instruindo-o a responder como um atendente de restaurante. O prompt original é concatenado a essa frase para fornecer o contexto da pergunta.
Contexto do restaurante: Inclua informações sobre o restaurante no prompt, como nome, localização e especialidades. Por exemplo: "Responda como um atendente do restaurante Italiano da Maria, localizado no centro da cidade: Quais são os pratos vegetarianos?"
Gerenciamento de reservas: Crie uma função separada para lidar com reservas, solicitando informações como data, horário e número de pessoas. Utilize uma planilha ou banco de dados para armazenar as reservas.
Recomendações: Implemente um sistema de recomendação baseado nas preferências do usuário, como tipo de culinária, restrições alimentares ou ocasiões especiais.
Interface de usuário: Crie uma interface mais amigável utilizando bibliotecas como Flask ou Streamlit para permitir que os usuários interajam com o chatbot de forma mais natural.
Integração com sistemas externos: Conecte o chatbot a sistemas de gestão de restaurantes para obter informações em tempo real sobre disponibilidade de mesas, horários de funcionamento e promoções.
Aprendizado contínuo: Utilize técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar o chatbot com base nas interações com os usuários, permitindo que ele aprenda novas informações e se adapte a diferentes situações.
Próximos Passos
Experimente diferentes prompts: Varie os prompts para explorar diferentes funcionalidades do chatbot.
Ajuste o parâmetro temperature: Ajuste o valor de temperature para controlar a criatividade das respostas.
Explore outras funcionalidades do Gemini: O Gemini oferece diversas funcionalidades avançadas, como tradução de idiomas, geração de código e resumo de texto.
Dicas adicionais:
Utilize um banco de dados: Armazene informações sobre o cardápio, horários e reservas em um banco de dados para facilitar o acesso e a atualização.
Crie um sistema de logging: Registre as interações dos usuários para analisar o desempenho do chatbot e identificar áreas de melhoria.
Teste o chatbot em diferentes cenários: Simule diferentes tipos de perguntas e situações para garantir que o chatbot funcione corretamente.
Formação IA para Devs: Explore ferramentas como Watson Assistant, Dialog Flow, GPT e plataformas de fine-tuning, adquirindo habilidades práticas para projetar, implementar e otimizar aplicações inteligentes. Com uma abordagem prática e exemplos reais, este curso capacita você a integrar IA em seus projetos, aprimorando a eficiência e a capacidade de inovação.
