Мастер-класс по продвинутой интеграции SerpAPI с Google Gemini-1.5-Flash для улучшенной аналитики

Объединение SerpAPI и Google Gemini-1.5-Flash для мощных исследований

В этом руководстве показан продвинутый способ интеграции возможностей поиска Google через SerpAPI с AI-моделью Google Gemini-1.5-Flash для создания комплексного процесса исследований и анализа в среде Google Colab. Используя Python-класс AdvancedSerpAPI, пользователи могут выполнять расширенный поиск по веб-результатам, новостям и изображениям, а затем применять Gemini для глубокой аналитики этих данных.

Настройка окружения

В начале устанавливаются необходимые Python-библиотеки: google-search-results, langchain-community, langchain-core и google-generativeai. Далее импортируются стандартные модули os, json, datetime, а также классы GoogleSearch и SDK для работы с Gemini.

Для взаимодействия с API SerpAPI и Gemini необходимо указать соответствующие ключи доступа.

Возможности класса AdvancedSerpAPI

• Расширенные методы поиска: функции для поиска в Google, новостях и изображениях с настройкой параметров.
• Обработка результатов: очистка и структурирование полученных данных для удобства использования.
• Анализ с помощью Gemini: отправка собранных данных в модель Gemini-1.5-Flash для получения детальных AI-отчетов и инсайтов.
• Поиск обучающих материалов Marktechpost: специализированные функции для поиска популярных туториалов по категориям LangChain, ChatGPT, Python, AI, MLOps.
• Умный исследовательский процесс: объединение разных типов поиска и AI-анализа для создания комплексного отчета с возможностью фокусировки на Marktechpost.

Примеры кода

Ниже пример структуры класса:

class AdvancedSerpAPI:
    def __init__(self, serpapi_key, gemini_key):
        self.serpapi_key = serpapi_key
        self.gemini_model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
       
    def search_google(self, query, num_results=5, location="United States"):
        params = {
            "engine": "google",
            "q": query,
            "api_key": self.serpapi_key,
            "num": num_results,
            "location": location,
            "hl": "en",
            "gl": "us"
        }
       
        search = GoogleSearch(params)
        results = search.get_dict()
        return self.extract_search_results(results)
 
    # Дополнительные методы опущены для краткости
 
    def analyze_with_gemini(self, search_results, analysis_prompt):
        results_text = json.dumps(search_results, indent=2)
       
        full_prompt = f"""
        {analysis_prompt}
       
        Search Results Data:
        {results_text}
       
        Please provide a comprehensive analysis based on the search results.
        """
       
        try:
            response = self.gemini_model.generate_content(full_prompt)
            return response.text
        except Exception as e:
            return f"Ошибка анализа Gemini: {str(e)}"

Демонстрации

• Демо с туториалами Marktechpost: поиск популярных обучающих материалов по категориям, глубокий анализ темы LangChain с выводом результатов и AI-анализа.
• Общее демо Advanced SerpAPI: исследование по трендам AI, поиск свежих новостей и изображений с подробным выводом.

Дополнительные функции

Скрипт содержит утилиты для сравнения результатов различных поисковых систем (Google, Bing, DuckDuckGo) и получения трендовых запросов для заданного региона.

Важные моменты

Для работы требуется указать собственные ключи API SerpAPI и Gemini. Это руководство предоставляет модульный и переиспользуемый инструмент для эффективного веб-исследования и AI-анализа, полезный разработчикам, создателям контента и исследователям для отслеживания новых обучающих материалов и тенденций.

Итог

Пользователи получают мощный Python-класс, который объединяет надежные поисковые API и продвинутый AI для преобразования сырых данных в полезные инсайты, значительно упрощая исследовательские процессы.