Gemini 样本：深度解析谷歌AI模型
July 30, 2025
借助 gemini-samples 释放 Google DeepMind Gemini 的强大潜力
由 Philipp Schmid 维护的 gemini-samples 代码库，是开发者探索和应用 Google DeepMind 前沿 Gemini 模型的一站式宝库。这个公开的 GitHub 代码库汇集了大量实用示例、精妙代码片段和详尽指南，展示了各种实验和应用。
代码库内容概览：
该代码库精心组织了多个类别，涵盖丰富多样的功能和应用场景：
- 指南 (Guides)：深入学习实现关键 AI 功能的详细指南，例如函数调用 (Function Calling)、使用 LangGraph 构建 ReAct Agents、理解 Agentic Patterns 以及将长期记忆与 Gemini 集成。这些指南对于掌握基础概念和高级技术至关重要。
- 示例 (Examples)：动手实践各种应用，包括将 Gemini 模型与 OpenAI SDK 结合使用、集成 Google 搜索获取实时信息、使用 Pydantic 生成结构化 JSON 输出，以及利用元提示 (meta-prompts) 进行动态模式生成。此外，您还可以找到关于音频转录、YouTube 视频分析、使用 Gemini 2.0 Flash 生成图像，以及与 LangChain 和 CrewAI 等热门框架集成的示例。
- 脚本 (Scripts)：发现用于在浏览器环境中与 Gemini 交互、使用模型上下文协议 (MCP) 创建基础代理，以及为特定 Gemini 版本优化提示的实用脚本。
- JavaScript 示例 (JavaScript Examples)：直接通过 Gemini 2.0 Flash 原生生成图像。
主要特点与优势：
- 实践性强：该代码库侧重于提供可直接使用或轻松改编到您项目中的现成代码。
- 覆盖模型广泛：展示了多种 Gemini 模型及其功能，包括批量 API 使用和强大的记忆集成等高级特性。
- 社区驱动：凭借大量的 Star 和 Fork 数量，
gemini-samples体现了一个充满活力的开发者社区，他们正积极参与并贡献于该项目。 - 学习资源：对于任何希望加深对大型语言模型和生成式 AI 理解的人来说，这个代码库都是一个宝贵的学习资源。
入门指南：
入门非常简单：
- 克隆代码库：
git clone https://github.com/philschmid/gemini-samples.git - 设置环境变量：在根目录下创建一个
.env文件，并添加您的GEMINI_API_KEY。 - 探索与实验：浏览
examples、guides和scripts文件夹，找到相关的代码，运行示例，并根据您的需求进行改编。
无论您是经验丰富的 AI 开发者，还是刚刚踏入大型语言模型领域的新手，gemini-samples 代码库都将为您提供丰富的资源，加速您在 Google DeepMind 强大 AI 模型上的学习和开发进程。
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