Ajuste de documentos

Esta página fornece pré-requisitos e instruções detalhadas para ajustar o Gemini em dados de documentos usando o aprendizado supervisionado.

Casos de uso

Com o ajuste fino, você pode personalizar modelos de linguagem avançados para suas necessidades específicas. Confira alguns casos de uso importantes em que o ajuste fino com seu próprio conjunto de PDFs pode melhorar significativamente a performance de um modelo:

• Base de conhecimento interna: converta seus documentos internos em uma base de conhecimento com tecnologia de IA que fornece respostas e insights instantâneos. Por exemplo, um representante de vendas pode acessar instantaneamente as especificações do produto e os detalhes de preços de materiais de treinamento anteriores.
• Assistente de pesquisa: crie um assistente de pesquisa capaz de analisar uma coleção de artigos, livros e trabalhos de pesquisa. Um pesquisador que estuda as mudanças climáticas pode analisar rapidamente artigos científicos para identificar tendências no aumento do nível do mar ou avaliar a eficácia de diferentes estratégias de mitigação.
• Conformidade regulatória ou jurídica: o ajuste fino em documentos jurídicos pode ajudar a automatizar a análise de contratos, sinalizando possíveis inconsistências ou áreas de risco. Isso permite que os profissionais do direito se concentrem em tarefas de nível mais alto, garantindo a conformidade.
• Geração automática de relatórios: automatize a análise de relatórios financeiros complexos, extraindo indicadores de desempenho principais e gerando resumos para as partes interessadas. Isso pode economizar tempo e reduzir o risco de erros em comparação com a análise manual.
• Resumo e análise de conteúdo: resuma documentos PDF longos, extraia insights importantes e analise tendências. Por exemplo, uma equipe de pesquisa de mercado pode analisar uma coleção de pesquisas com clientes para identificar temas e sentimentos principais.
• Comparação de documentos e controle de versões: compare diferentes versões de um documento para identificar mudanças e acompanhar revisões. Isso é muito útil em ambientes colaborativos em que vários autores contribuem para um documento.

Limitações

Para saber mais sobre os requisitos de compreensão de documentos, consulte Compreensão de documentos.

Formato do conjunto de dados

O fileUri do conjunto de dados pode ser o URI de um arquivo em um bucket do Cloud Storage ou um URL HTTP ou HTTPS disponível publicamente.

Para conferir o exemplo de formato genérico, consulte Exemplo de conjunto de dados para o Gemini.

Confira a seguir um exemplo de conjunto de dados de documentos.

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "application/pdf",
            "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf"
            }
        },
        {
          "text": "You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document."
        }
      ]
    }, 
    {
      "role": "model",
      "parts": [
        {
          "text": "The report introduces Gemini 2.0 Flash, a multimodal AI model developed by Google DeepMind. The report positions Gemini 2.0 Flash as a significant advancement in multimodal AI, pushing the boundaries of long-context understanding and opening new avenues for future research and applications."
        }
      ]
    }
  ]
}

A seguir

• Para saber mais sobre a capacidade de compreensão de documentos dos modelos do Gemini, consulte a visão geral Compreensão de documentos.
• Para começar a ajustar, consulte Ajustar modelos do Gemini usando ajuste supervisionado de detalhes.
• Para saber como o ajuste supervisionado de detalhes pode ser usado em uma solução que cria uma base de conhecimento de IA generativa, consulte Solução de início rápido: base de conhecimento de IA generativa.