AI модули

Google Generative AI

Класс GoogleGenerativeAI

from src.ai import GoogleGenerativeAI

model = GoogleGenerativeAI(
    api_key_names=["key1", "key2"],
    system_instruction="You are a helpful assistant."
)

Методы

chat()

response = await model.chat(
    message="Какой фильм посмотреть?",
    chat_data_folder="",
    system_instruction=None
)

Параметры: - message — сообщение пользователя - chat_data_folder — папка с историей чата - system_instruction — системная инструкция

Возвращает: str — ответ модели

chat_with_search()

response = await model.chat_with_search(
    message="Найди фильмы про войну",
    top_k=5
)

Конфигурация

model.generation_config = {
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.95,
    "top_k": 40,
    "max_output_tokens": 2048,
}

Embeddings

Создание embeddings

embedding = model.get_embeddings("текст для embeddings")

Поиск по embeddings

results = model.search_similar(
    query="фильм про войну",
    top_k=5
)

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Построение индекса

from plugins.media_organizer.media_rag import build_media_rag

rag = build_media_rag(api_key="key_name")

Поиск

results = rag.search("фильм про войну", top_k=5)

Методы RAG

Метод	Описание
`add()`	Добавление документов
`search()`	Поиск по векторам
`count()`	Количество документов
`delete()`	Удаление документов

← Меню | Plugins →