Como usar a API do Google Gemini com Python
Aprenda na prática como consumir a API de IA generativa do Google (Gemini) com o Python em um projeto de simulação de entrevistas.
Por que isso é importante
APIs de inteligência artificial generativa transformaram-se em ferramentas indispensáveis no mercado atual. Elas permitem que projetos inovadores sejam desenvolvidos com facilidade e escalabilidade. Aprender a integrá-las amplia seu domínio técnico e te posiciona como um desenvolvedor preparado para o futuro.
IA Generativa: da teoria à prática
Com o avanço da inteligência artificial, especialmente dos modelos de linguagem, como Gemini e GPT, surgem APIs que facilitam o uso dessas tecnologias. Com elas, você pode criar soluções complexas como assistentes virtuais, geradores de conteúdo e até simuladores de entrevista.
O que é uma API?
API significa Interface de Programação de Aplicações. É uma ponte que permite que programas diferentes se comuniquem. No contexto da IA generativa, ela conecta seu código ao modelo de linguagem da empresa (como Google ou OpenAI) para processar comandos e gerar respostas inteligentes.
Entendendo o conceito de Prompt
Prompt é a entrada enviada à IA, como uma pergunta ou instrução. A clareza e estrutura do prompt afetam diretamente a qualidade da resposta, por isso surgiu o termo "engenharia de prompt" — a habilidade de escrever comandos eficazes para obter retornos úteis.
ℹ️Exemplos de Prompt
"Explique o que é ciência de dados para uma criança de 12 anos" ou "Traduza este parágrafo para o inglês" são prompts com objetivos claros.
O que são Tokens na IA?
Tokens são fragmentos de texto que o modelo processa. Cada palavra ou parte dela é convertida em tokens. Isso é importante porque muitas APIs cobram por token e também limitam o total de tokens utilizados por requisição.
⚠️Atenção
Saber quantos tokens seu prompt consome pode evitar erros e custos inesperados.
O que é o Gemini API do Google?
Gemini é a API de IA generativa do Google, poderosa e com planos gratuitos. Ela permite integrar modelos de linguagem modernos nos seus sistemas, seja para gerar texto, criar simuladores ou responder perguntas.
Como obter sua chave de API
Google AI for Developers❌Atenção
Nunca compartilhe sua chave publicamente. Isso pode causar uso indevido e cobranças inesperadas.
Preparando o ambiente de desenvolvimento
Para o tutorial, vamos usar o Google Colab, que permite escrever e rodar código Python na nuvem sem instalar nada localmente.
Gemini API Python SDK
Biblioteca oficial do Google para acessar o Gemini com Python
Instalando o SDK do Gemini
O primeiro passo no Colab é instalar o pacote do Gemini SDK com o comando: !pip install google-generativeai
✅Dica
Use o prefixo ! para executar comandos de terminal dentro do Colab.
Conectando com segurança usando secrets
Adicione sua chave de API usando o recurso "Secrets" no Colab. Isso evita vazamento de dados em notebooks públicos ou compartilhados.
Criando o projeto: Simulador de Entrevistas
O projeto final é um chatbot chamado Nerva que simula entrevistas de emprego usando IA generativa para testar e aprimorar suas respostas.
Importando bibliotecas e carregando o modelo
Após a instalação, importe com: import google.generativeai as genai e configure sua chave com genai.configure(api_key="SUA_API_KEY")
Gerando respostas com o Gemini
Use genai.GenerativeModel(model_name="gemini-pro") para criar o modelo, e model.generate_content(prompt) para obter a resposta da entrevista.
Testando seu simulador
Com tudo configurado, envie perguntas típicas de entrevistas para o bot e veja como ele responde. Você pode iterar os prompts para ajustar o comportamento.
Boas práticas com tokens e prompts
Monitore o número de tokens e teste diferentes formas de construir prompts. Quanto mais claros, melhor o desempenho do modelo.
Explorando possibilidades
Além de entrevistas, você pode adaptar o código para criar FAQ automatizado, tutor de tecnologia, gerador de e-mails ou assistente de aprendizado.