Google’s generatives Modell “Gemini AI” bei uns im Test
Im Bereich der Large Language Models (LLMs) und generativen Modelle sind Lösungen wie ChatGPT mittlerweile fest etabliert. Um die Kompatibilität solcher Modelle mit dem Flutter Framework zu prüfen, haben wir bei Bitforge das Konkurrenzprodukt von Google, „Gemini AI“ und dessen Web-Oberfläche “Google AI Studio”, genauer untersucht.
Google AI Studio: Ein benutzerfreundliches Interface
Das Google AI Studio bietet eine intuitive und benutzerfreundliche Web-Oberfläche, die es Nutzer:innen leicht macht, sich schnell zurechtzufinden. Hier können verschiedene Services genutzt werden, um den gewünschten Output durch gezieltes Prompt-Design zu erhalten.
Das Studio ermöglicht es, Eingaben zu verfeinern und das Modell durch verschiedene Testfälle weiter zu optimieren. Zudem stehen zahlreiche Einstellungsmöglichkeiten zur Verfügung, um das Modell individuell anzupassen. Dank des hohen Individualisierungsgrades ist das Google AI Studio besonders interessant für Entwickler, da sie das Modell nach ihren spezifischen Vorstellungen gestalten und anpassen können.
Intro & Demo zu den Generative AI Features in der Google Cloud
Gemini API: Einfache Integration in Flutter Apps
Die von Google bereitgestellte Gemini API lässt sich mühelos in eine Flutter App integrieren. Dazu werden lediglich ein gültiger API-Key und das „google_generativ_ai“-Paket benötigt. Sobald diese Voraussetzungen erfüllt sind, kann die API mit wenigen Schritten genutzt werden, um Abfragen zu senden und die Ergebnisse zu verarbeiten.
API-Key erstellen: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key
Einbindung google_generativ_ai Paket: https://pub.dev/packages/google_generative_ai/install
Unsere Demo App: Nutzung der Gemini API
Um die Möglichkeiten der Gemini API zu erkunden, haben wir eine Demo App entwickelt. Diese App nutzt die Gemini API, um die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit des Modells innerhalb einer Flutter App zu zeigen.
In unserer App haben wir verschiedene Anwendungsfälle umgesetzt, darunter einen interaktiven Chatbot, der die Persönlichkeit verschiedener Charaktere annehmen kann, und ein Ratespiel, bei dem die Nutzer:innen Hauptstädte anhand von Hinweisen erraten müssen. Diese Beispiele verdeutlichen, wie effektiv die Gemini API in praktischen Anwendungen eingesetzt werden kann.
Einblick in die Demo-App
Fazit: Gemini AI im Vergleich zu GPT-4
Das Gemini Model überzeugt durch seine einfache Integration in Flutter Apps und die benutzerfreundliche Oberfläche des Google AI Studios. Für einfache bis mittelschwere Anwendungen, wie im Falle unserer Demo App, ist es somit gut geeignet und bietet Entwicklern viel Flexibilität.
Trotz seiner Stärken hat Gemini AI noch Aufholbedarf gegenüber GPT-4, insbesondere bei komplexen wissenschaftlichen und mathematischen Aufgaben. Für anspruchsvollere Anwendungen bleibt GPT-4 die bevorzugte Wahl.
Bei Bitforge sind wir stets auf der Suche nach innovativen Lösungen, um unsere Projekte zu bereichern. Mit Gemini AI haben wir ein weiteres Tool gefunden, welches durchaus Potenzial aufweist.
Beitrag von: Miguel Seglias, Mobile Entwickler
