Com a API GenAI Prompt do Kit de ML, é possível enviar solicitações em linguagem natural no dispositivo para o Gemini Nano. A API GenAI Prompt aceita uma entrada de texto ou uma entrada combinada de imagem e texto e gera uma saída de texto.
Você pode usar a API GenAI Prompt para vários casos de uso, incluindo os seguintes:
Caso de uso  | 
    Exemplo  | 
  
Compreensão de imagens  | 
    Analisar fotos para classificação, como "animais de estimação", "comida" ou "viagem".  | 
  
Traduções curtas  | 
    Traduzir mensagens curtas entre um motorista de entrega e um cliente.  | 
  
Resumo guiado  | 
    Resumir avaliações de um restaurante com base no interesse específico de um usuário.  | 
  
Extração de entidade  | 
    Extrair detalhes importantes sobre um evento futuro de uma conversa por e-mail.  | 
  
Inspiração para a criação de conteúdo  | 
    Sugerir comandos para uma entrada de diário.  | 
  
Digitalização inteligente de documentos  | 
    Extrair e categorizar itens de uma imagem de recibo.  | 
  
Classificação de texto  | 
    Classificar as avaliações dos clientes em uma categoria positiva, neutra ou negativa.  | 
  
API de solicitação x APIs específicas de recursos
As APIs GenAI do ML Kit atuais oferecem suporte aos casos de uso Resumo, Revisão, Reescrita e Descrição de imagem, que também são compatíveis com a API Prompt. A tabela a seguir descreve os benefícios de cada um:
Consideração  | 
    API Prompt  | 
    APIs específicas de recursos  | 
  
Esforço de integração  | 
    Alto. Exige mais esforço para ser implementado devido à engenharia de comando e ao controle de qualidade.  | 
    Que nada. Exige menos esforço, já que essas APIs já estão ajustadas para casos de uso específicos. Não é necessário trabalhar diretamente com o LLM.  | 
  
Flexibilidade  | 
    Mais flexibilidade, já que você pode personalizar o comando.  | 
    Menos flexibilidade. Cada API tem um ajuste refinado fixo e um comando integrado com as seguintes características: 
  | 
  
Como regra geral, use a API Prompt quando precisar de mais personalização e flexibilidade, e use as APIs específicas de recursos para tarefas padrão que não exigem lógica complexa.