Google AI Studio: La Guida Completa

import google.generativeai as genai import os # Configurazione API genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY']) # Inizializza il modello model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro') # Funzione per generare contenuto def generate_content(prompt): try: response = model.generate_content(prompt) return response.text except Exception as e: return f"Errore: {str(e)}" # Esempio di utilizzo user_input = "Scrivi una funzione Python per calcolare la sequenza di Fibonacci" result = generate_content(user_input) print(result)

class GeminiChatbot: def __init__(self, api_key): genai.configure(api_key=api_key) self.model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash') self.chat_history = [] def send_message(self, message): # Aggiungi contesto dalla cronologia context = "\n".join(self.chat_history[-5:]) # Ultimi 5 messaggi full_prompt = f"Contesto precedente:\n{context}\n\nNuovo messaggio: {message}" response = self.model.generate_content(full_prompt) # Salva nella cronologia self.chat_history.append(f"User: {message}") self.chat_history.append(f"Bot: {response.text}") return response.text # Utilizzo chatbot = GeminiChatbot("your-api-key") response = chatbot.send_message("Ciao, come stai?") print(response)

import PIL.Image # Carica e analizza un'immagine def analyze_image(image_path, question): img = PIL.Image.open(image_path) model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro') response = model.generate_content([ question, img ]) return response.text # Esempio di utilizzo result = analyze_image( "chart.png", "Analizza questo grafico e riassumi i trend principali" ) print(result) # Analisi di testo lungo def analyze_document(text, analysis_type="summary"): prompts = { "summary": "Riassumi questo documento in punti chiave:", "sentiment": "Analizza il sentiment di questo testo:", "keywords": "Estrai le parole chiave principali da questo testo:" } prompt = f"{prompts[analysis_type]}\n\n{text}" response = model.generate_content(prompt) return response.text