有了之前的文章铺垫，这篇文章开始，我们聊聊如何折腾 AI 工作流，把不 AI 的应用，“AI 起来”。...能够调用“外部工具”的模型功能 我计划将工作流相关的事情拆分为两篇来聊，过程中不太想切换模型，所以就选择了支持 “Function Call” 的它。...## 生成要求 - 标题尽量和 AI 相关 - 标题结果不超过 20 字 - 仅生成一条标题 - 只输出标题内容 ## 用户提供的内容 {{content}} ## 输出标题结果 在上面的提示词中...但是，Dify 相关服务的配置目前其实稍显复杂，API 和 Worker 虽然是同一份镜像，但是在不同的工作模式下，他们的配置是有一些不同的。...最后 好啦，这篇文章就先聊到这里，后面的文章里，我们继续聊聊如何构建 “AI 工作流”，让你的不 AI 的应用，能够 AI 化。
有了之前的文章铺垫，这篇文章开始，我们聊聊如何折腾 AI 工作流，把不 AI 的应用，“AI 起来”。...我计划将工作流相关的事情拆分为两篇来聊，过程中不太想切换模型，所以就选择了支持 “Function Call” 的它。...## 生成要求- 标题尽量和 AI 相关- 标题结果不超过 20 字- 仅生成一条标题- 只输出标题内容## 用户提供的内容{{content}}## 输出标题结果在上面的提示词中，我们设置了一个名为...但是，Dify 相关服务的配置目前其实稍显复杂，API 和 Worker 虽然是同一份镜像，但是在不同的工作模式下，他们的配置是有一些不同的。...最后好啦，这篇文章就先聊到这里，后面的文章里，我们继续聊聊如何构建 “AI 工作流”，让你的不 AI 的应用，能够 AI 化。
生成 Gemini API key 要访问 Gemini API 并开始使用其功能，我们可以通过在 Google 的 MakerSuite 注册来获取免费的 Google API 密钥。...按照以下步骤生成 Gemini API 密钥： 访问链接 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key?...配置API密钥 首先: 将从MakerSuite获取的Google API密钥初始化为名为GOOGLE_API_KEY的环境变量。...import os import google.generativeai as genai # 配置 API key os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "Your...prompt_feedback 函数旨在揭示与提示相关以及 Gemini LLM 不生成响应背后原因的问题。在这种情况下，响应表明是由于安全考虑而阻塞了，它提供了四个不同类别的安全评级，如上图所示。
虽然，针对特定的任务，Google 可以通过各种特定的 API 向第三方提供已经预训练好的的机器学习模型。但是如果我们想要将 AI 带给每个人，我们还有很长的路要走。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开的数据集（如 ImageNet 和 CIFAR）的图像分类任务，其性能方面会优于那些通用的 ML API，主要表现为：分类的错误更低，分类的结果更准确...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型...微软高级项目经理 Cornelia Carapcea 表示，在 Custom Vision 的帮助下，用户只需一个训练数据的样本（几十张图片）就可以创建自己的自定义视觉API模型，因为 Custom Vision...会自动完成剩余的创建工作，而这一过程只需短短几分钟的时间。
Cloud Vision API可以帮助填补这一空白。 让我们来看看《纽约时报》旧宾州车站的这张照片。 来看下这张照片的正面和背面。...照片背面包含大量有用信息，Cloud Vision API可以帮助我们处理、存储和阅读它的信息。...当谷歌将图像的背面提交给API（无需额外处理）时，我们可以看到Cloud Vision API检测到以下文本（译者注：文本逻辑并非完全清晰，主要是照片上的碎片化内容）： 1985年11月27日 1992...类似于《纽约时报》的公司可以使用Vision API来识别对象、地点和图像。...例如，如果我们通过带有徽标检测功能的Cloud Vision API传递上面的黑白照片，我们就可以看到宾州车站被识别出来了。 谷歌云的自然语言API可用于向已识别的文本添加其他语义信息。
所以这届 Google I/O 并非略显乏味，反而充实了更多机器学习内容。...谷歌 Mobile Vision 团队的工作是提供最新的计算机视觉算法，并在低延迟、无网络访问的情况下在设备上实现。...Google Mobile Vision (GMV) 同时支持 iOS 与 Anriod 平台，用户只需根据 API 与业务需求简单地设定以下三个类即可构建完整的图像处理 Pipeline：设定 Detector...开发者可以使用 Face API 构建许多有趣的应用，例如根据用户的照片生成有趣的头像，或是联合 Google Cloud Vision API 分析用户的情绪。...与 Google Cloud Vision API 共同使用。
AutoML Vision Edge 创建的模型。 Task Library 还支持符合每个 Task API 的模型兼容性要求的自定义模型。...模型元数据 https://tensorflow.google.cn/lite/convert/metadata TensorFlow 网站上针对每个 API 的文档 https://tensorflow.google.cn...指南 https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/customized_task_api 未来工作 我们将继续改善...近期的路线图如下： 改善 C++ Task Library 的易用性，例如为希望从源代码构建的用户提供预构建的二进制文件并创建人性化工作流。 使用 Task Library 发布参考示例。...Edge https://cloud.google.com/vision/automl/docs/edge-quickstart Java https://github.com/tensorflow
感恩团队的辛勤工作推动 AI 产品和技术发展！Cloud AutoML 是我们在推广 AI 技术的新尝试，为没有 ML 专业背景的公司量身打造。AI 赋能，愿更多的人能被 AI 惠及！...使用 Cloud AutoML Vision 分类 ImageNet 和 CIFAR 等流行的公开数据集的实践表明它比普通的 ML API 准确率更高，误分类更少。...这些设备捕捉到的几百万张照片需要进行手动分析和用相关物种标注，例如大象、狮子和长颈鹿等，这是一项劳力密集和代价昂贵的工作。...如果你有兴趣尝试 AutoML Vision，可以在这个网站上申请访问授权：https://services.google.com/fb/forms/cloudautomlalphaprogram/。...AutoML Vision 是我们和 Google Brain 以及其它谷歌 AI 团队密切协作的结果，并且是多个开发中的 Cloud AutoML 产品之一。
似乎有很多服务可以提供文本提取工具，但是我需要某种API来解决此问题。最后，Google的VisionAPI正是我正在寻找的工具。...很棒的事情是，每月前1000个API调用是免费的，这足以让我测试和使用该API。 ? Vision AI 首先，创建Google云帐户，然后在服务中搜索Vision AI。...使用VisionAI，您可以执行诸如为图像分配标签来组织图像，获取推荐的裁切顶点，检测著名的风景或地方，提取文本等工作。 检查文档以启用和设置API。...运行以下命令安装客户端库： pip install google-cloud-vision 然后通过设置环境变量GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS，为应用程序代码提供身份验证凭据...import os, io from google.cloud import vision from google.cloud.vision import types # JSON file that
虽然这种分类系统使用了高度复杂的机器学习算法，但是研究人员表示，他们发现了一种非常简单的方法来欺骗Google的Cloud Vision服务。...Google的Cloud Vision API存在漏洞 他们所设计出的攻击技术其实非常简单，只需要在一张图片中添加少量噪点即可成功欺骗Google的Cloud Vision API。...除此之外，Google自己的图片搜索系统也使用了这个API，这也就意味着，当用户使用Google进行图片搜索时，很可能会搜索到意料之外的图片。...研究人员通过测试发现，在噪点过滤器的帮助下，Google的Cloud Vision API完全可以对图片进行适当的分类。...2599s%20Cloud%20Vision%20API%20Is%20Not%20Robust%20To%20Noise】。
LangChain 和 Google 的 Gemini API 是什么？...Google 的 Gemini API：释放多模态 AI 的潜力 Google 的 Gemini API 是一个尖端的 AI 多模态平台，使开发人员能够构建可以同时理解和处理多种方式的应用程序。...设置和安装 为了确保你的 Python 环境已准备好与 LangChain 和 Google 的 Gemini 协同工作，请使用 pip 安装必要的包： pip install -q langchain-google-genai...配置 要使用Google 的 Gemini API，你需要一个 API 密钥。...使用 Gemini Pro Vision 的多模态 AI 处理图像 Gemini Pro Vision 将功能扩展到图像分析： from PIL import Image img = Image.open
从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API，再到专业的OCR库如ABBYY，每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍...正文 OCR解决方案概览 OCR技术的选择多样，本节将介绍六种不同的Java OCR解决方案，它们分别是： Tesseract OCR Google Vision API Amazon Textract...Google Vision API 依赖引入: 无需本地依赖，通过Google Cloud SDK访问。...Google Vision API 社区支持: 作为Google Cloud Platform的一部分，拥有良好的文档支持和社区资源。...对于需要处理大量文档、追求高准确率的企业级应用，Google Vision API、Amazon Textract和ABBYY FineReader等服务可能更合适。
来源：blog.google 编译：弗格森 【新智元导读】 谷歌为树莓派制作了一个具有设备上的神经网络加速功能的套件，在没有云连接的情况下提供强大的计算机视觉能力。...此外，他们还提供了一个工具来编译Vision Kit的模型，这样你就可以在工作站或任何云服务上使用TensorFlow对模型进行训练和再训练。...此外，还提供了一个Python API，使你可以更改RGB按钮颜色，调整压电式元件的声音并访问四个GPIO pins。 借助所有这些功能，您可以探索许多使用计算机视觉的创意开发。...原文地址：https://www.theverge.com/2017/11/30/16720322/google-aiy-vision-kit-raspberry-pi-announce-release...https://blog.google/topics/machine-learning/introducing-aiy-vision-kit-make-devices-see/
使用Google Vision API进行情感检测，图片来自TheNextWeb 上面就是可以利用Google Cloud的Vision API提取信息的一个示例。...那么就可以简单地将图片或者视频作为数据提交给Google Vision进行处理，从而得到每张脸所呈现的大致情绪。 通常，AWS和Google Cloud上的产品的性价比就已经不错了。...此外，由于平台会处理版本更新，功能添加等问题，因此维护工作也十分简单。 解决方案不是一成不变的 对于较小的项目，这种简单易行的方法可能足矣。...我们需要保持“增量收益”的心态，即在不牺牲长期目标的前提下从我的产品中尽可能多地提取短期价值，但有时这种行为会破坏产品设计。...了解模型之间的特征和相关性 通常，我们不希望我们的模型基于种族、性别、收入水平等因素进行决策，所以我们不将它们作为输入。这样就万事大吉了吧？不一定。
近期，一群来自华盛顿大学网络安全实验室（NSL）的计算机专家发现，恶意攻击者可以欺骗Google的CloudVision API，这将导致API对用户提交的图片进行错误地分类。...虽然这种分类系统使用了高度复杂的机器学习算法，但是研究人员表示，他们发现了一种非常简单的方法来欺骗Google的Cloud Vision服务。...Google的Cloud Vision API存在漏洞 他们所设计出的攻击技术其实非常简单，只需要在一张图片中添加少量噪点即可成功欺骗Google的Cloud Vision API。...除此之外，Google自己的图片搜索系统也使用了这个API，这也就意味着，当用户使用Google进行图片搜索时，很可能会搜索到意料之外的图片。...研究人员通过测试发现，在噪点过滤器的帮助下，Google的Cloud Vision API完全可以对图片进行适当的分类。
" # 替换为真实 API 密钥 max_tokens = 4096 temperature = 0.0 # 可选视觉模型 [llm.vision] model = "gpt-4o" base_url...# Controls randomness for vision model # [llm] #AZURE OPENAI: # api_type= 'azure' # model = "YOUR_MODEL_NAME...:11434/v1" # api_key = "ollama" # max_tokens = 4096 # temperature = 0.0 # [llm.vision] #OLLAMA VISION...: # api_type = 'ollama' # model = "llama3.2-vision" # base_url = "http://localhost:11434/v1" # api_key...'/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome' #chrome_instance_path = "" # Connect to
感恩团队的辛勤工作推动 AI 产品和技术发展！Cloud AutoML 是我们在推广 AI 技术的新尝试，为没有 ML 专业背景的公司量身打造。AI 赋能，愿更多的人能被 AI 惠及！...一年前我们加入 Google Cloud 时，就致力于 AI 民主化。我们的目标是降低入门门槛，使尽可能多的开发者、研究者和企业能够使用 AI。...2017 年，我们发布 Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具备机器学习专业知识的开发者轻松构建可在任意类型和规模的数据上运行的 ML 模型。...我们展示了如何在预训练模型上构建现代机器学习服务，包括视觉、语音、NLP、翻译和 Dialogflow API，为商业应用带来更大的规模和更快的速度。...使用 Cloud AutoML Vision 分类 ImageNet 和 CIFAR 等流行的公开数据集的实践表明它比普通的 ML API 准确率更高，误分类更少。
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