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一文带你了解 Chrome AI

本文作者系360奇舞团前端开发工程师

在人工智能迅猛发展的今天,Google Chrome 正在通过其前沿的技术推动浏览器体验的革新。特别是 Gemini 大模型作为 Chrome 的核心AI技术之一,正引领着智能化应用的新时代。

本文将深入探讨 Gemini 大模型及其在 Chrome 浏览器中的应用,涵盖

Built-in AI

DevTools AI

以及如何在网页中直接调用 Gemini API 。这些技术不仅提升了用户的浏览体验,也为开发者提供了强大的工具。让我们一起探索这些创新如何改变我们与互联网的互动方式。

Gemini API

Gemini 是由 Google DeepMind 开发的一系列多模态大型语言模型,它于 2023 年 12 月 6 日发布,定位为 OpenAI 的 GPT-4 的竞争对手。主要有以下特点:

  • 多模态能力:与其他 LLMs 不同,Gemini 的独特之处在于它不是单独在文本语料库上训练的,而是被设计为多模态的,这意味着它可以同时处理多种类型的数据,包括文本、图像、音频、视频和计算机代码。
  • 长上下文理解:Gemini具有复杂的长上下文理解能力,能够有效处理和解释大型文档和复杂代码。这一能力对于需要深度上下文理解的应用至关重要,如高级文档编辑、长篇内容生成和综合数据分析。
  • 高效性和适应性:Gemini设计高效,能够在各种平台上无缝运行,从大型数据中心到设备端应用。这种适应性确保其可以集成到各种环境中,不论操作规模如何,都能提供强大的性能。
  • 增强AI助手:凭借其先进的功能,Gemini显著增强了AI助手的有效性和可靠性。它支持复杂任务的执行,为用户提供更智能和直观的互动。无论是协助编写代码、生成详细报告,还是创建多媒体内容,Gemini都提升了AI助手的标准。

模型种类

Gemini 包含多个模型种类,每个模型针对不同的应用场景和任务进行了优化。这些模型包括:

  • Gemini Ultra:最大的多模态模型,适用于大规模、高度复杂的任务;
  • Gemini Pro:性能最佳的多模态模型,具有适用于各种推理任务的功能;
  • Gemini Flash:最快的多模态模型,具有出色的性能,适用于各种任务;
  • Gemini Nano:专为边缘计算而构建的最高效模型,如以下介绍的 Chrome Built-in AI

实际应用

Gemini的实际应用广泛且多样。在创意产业中,它可以协助生成高质量内容;在技术领域,它有助于开发复杂的软件解决方案;在教育方面,Gemini通过理解和适应个人学生需求提供个性化的学习体验。其多模态能力在医疗行业也同样有价值,能分析各种数据类型,改善诊断流程。

Chrome Built-in AI

Built-in AI

是指将人工智能模型直接集成到用户设备(如台式机、笔记本电脑、移动设备等)中运行,而不依赖于云端服务器进行处理。这种方法结合了设备本地处理能力和AI模型,使得用户可以在本地设备上直接执行AI任务。

它的优点是:

  1. 隐私和安全:数据本地处理确保用户隐私和安全。
  2. 更高的可用性:即使没有互联网连接,用户也能使用AI功能,提高可用性。
  3. 低延迟:本地处理减少数据传输时间,提供更快的响应和更好的用户体验。

它的缺点是:

  1. 硬件限制:设备性能差异使得不能保证所有设备都能高效运行复杂的AI模型。
  2. 模型大小和下载需求:AI模型可能非常大,占用用户设备的存储空间和流量。
  3. 适用场景有限:本地AI模型通常较小,无法处理需要大型模型的复杂任务。
Built-in AI

提供了一种将AI功能直接带到用户设备的方法,具备显著的隐私、安全和低延迟优势。然而,它也面临硬件限制和模型传输的挑战。在实际应用中,可以结合云端和本地处理的混合方法,最大化利用两者的优势。这种方式能够在不牺牲用户体验的情况下,提高AI应用的可用性和安全性。

开启 Built-in AI

准备工作
  1. 申请加入体验计划,在 Chrome for developer 官网(https://developer.chrome.com/docs/ai/built-in?hl=zh-cn#get_an_early_preview)点击“加入我们的早期预览版计划”,在打开的窗口填写信息,提交后会收到邮件回复。
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    体验计划申请

  2. 下载 Chrome Dev 版本(或 Canary 版本),并确认版本大于等于 128.0.6545.0;

  3. 确保电脑可用存储空间需要大于 22 GB ;

启用 Gemini Nano 和 Prompt API
  1. 在Chrome中打开 chrome://flags/#optimization-guide-on-device-model ,选择 "Enabled BypassPerfRequirement" 状态;
  2. 在Chrome中打开 chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano ,选择 "Enabled" 状态;
  3. 重新启动Chrome。
    84e86d0f11b8b78d26229bfa5dce5492.png
    chrome 功能开启
确认 Gemini Nano 的可用性
  1. 打开 Chrome DevTools 并发送 await window.ai.canCreateTextSession() ;在控制台中,如果返回 readily,即代表可用。ab85e4296eb8153d2e6e85640639508d.jpeg
  2. 如果返回状态不是 readily,打开 chrome://components/ ,确认 Gemini Nano 可用或正在下载。

这里可能会遇到组件一直不出现,可以尝试修改浏览器语言。或尝试刷新,以及在页面多停留一段时间,初次访问加载较慢。

4b493182751d0a9783ca42b2a14e00e8.jpeg3. 如果模型已经下载完毕,则在控制台执行

await window.ai.createTextSession()

命令,观察结果。4. 重新启动 Chrome。

功能演示

  1. 在代码里通过 const session = await window.ai.createTextSession(); 创建模型会话,然后调用 session.prompt() 生成结果,如果想要使用流式数据响应的话,则调用 session.promptStreaming() 。示例代码如下:
import { useState, useEffect } from 'react';
import ReactMarkdown from 'react-markdown';
import InputWithButton from '../../components/InputWithButton';

export default function BuiltInDemo() {
  const [canIuse, setCanIuse] = useState(false);

  const [result, setResult] = useState('');
  const [loading, setLoading] = useState(false);

  const handleButtonClick = async (inputValue) => {
    setLoading(true);
    setResult('...');
    try {
      const session = await window.ai.createTextSession();
      // 以普通的方式返回
      // const result = await session.prompt(inputValue);
      // setResult(result);

      // 以流的形式返回
      const stream = session.promptStreaming(inputValue);
      for await (const chunk of stream) {
        console.log(chunk);
        setResult(chunk);
      }
    } catch (error) {
      console.info('error', error);
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  };

  useEffect(() => {
    (async function () {
      const res = await window.ai?.canCreateTextSession();
      setCanIuse(res);
    })();
  }, []);

  return (
    <div className='p-4'>
      <button>canIUseWindwoAi: {canIuse}</button>

      <InputWithButton loading={loading} onClick={handleButtonClick} />

      {!!result && (
        <div className='prose p-4 m-4 border border-gray-300 rounded'>
          <ReactMarkdown>{result}</ReactMarkdown>
        </div>
      )}
    </div>
  );
}
  1. 可以看到在生成结果的时候,没有发起任何网络请求。110a7d0f2d09c2bf56f8f104fddfe145.jpeg

在 Web 应用里使用 Gemini API

准备工作

  1. 准备一个web项目;
  2. 获取Gemini API Key,可以在Google AI Studio https://aistudio.google.com/app/apikey 里申请;
  3. 在页面里导入SDK并初始化模型;
import { GoogleGenerativeAI } from '@google/generative-ai';

const API_KEY = 'xxx';

const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY);

// 选择模型
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});

这里要注意:如果将 API 密钥直接嵌入到 Web 应用中或在运行时远程获取,则可能会将 API 密钥暴露给恶意参与者。所以如果是线上运行,建议在服务器端调用 Google AI Gemini API,以确保 API 密钥的安全。

功能演示

1. 从纯文本输入生成文本
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });

// prompt 输入的提示文本
const result = await model.generateContent(prompt);
const response = await result.response;
const text = response.text();

// or 流式响应
// const result = await model.generateContentStream(prompt);
// let text = '';
// for await (const chunk of result.stream) {
//   const chunkText = chunk.text();
//   console.log(chunkText);
//   text += chunkText;
// }

在这个示例里,在输入框输入“小狗学游泳的故事”,点击按钮,调用api输出内容如下:
2bc947660c686f772f58f0f5206d7807.jpeg
纯文本 demo

2. 文本+图片生成文本
/** 将图片转成base64 */
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

export async function generateContentStream(prompt, ipt, onMessage) {
 
  const model = genAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });

  const imageParts = ipt
    ? await Promise.all([...ipt.files].map(fileToGenerativePart))
    : null;

  const result = await model.generateContent(
    imageParts ? [prompt, ...imageParts] : prompt
  );

  let text = '';
  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
    text += chunkText;
    onMessage(text);
  }

  return text;
}

在这个示例里,上传了两张图片,并在输入框输入“用中文介绍下他们是谁”,点击按钮,调用api输出内容如下:3a667300944d24b1b99a66e9d38619cc.jpeg

此外还可以利用Gemini API 建立多轮对话等,感兴趣的同学可以自行研究。

Chrome DevTools AI

在Chrome 125之后的版本里,Chrome支持在控制台里使用Gemini AI分析错误和警告,帮助开发者更高效地调试和修复问题。但有一点仍需要注意,大语言模型生成的结果可能不准确或具有误导性,因此使用时请务必仔细检查!

开启 Chrome DevTools AI

需要满足以下几个条件:

  1. 已年满 18 周岁,并且位于支持此功能的地区。很遗憾大陆不支持,需要借助科学上网。
  2. Chrome 125 或更高版本。
  3. 使用您的 Google 账号登录 Chrome。
  4. 在开发者工具中启用了“利用 AI 了解控制台消息”。a. 第一步设置语言:打开 DevTools,Settings > Preferences > Appearance > Language,选择 English (US)。b. 第二步开启AI:打开 DevTools,Settings > Preferences > Console。
    5c346027b241a3f641cfcd2f354ceb84.jpeg
    Chrome DevTools AI 开启

如果

Understand console messages with AI

无法开启的话,hover上去会有提示不可开启的原因。如果提示年龄,则需要登录账号,并确保年龄设置大于18岁。如果已经科学上网,并且ip在可以使用的范围内,仍旧提示当前地区不可使用,可以修改下浏览器和系统的语言、地理位置设置,然后重启。

功能演示

  1. 在React 项目里编写一个组件,启动页面:
import { useState } from 'react';
export default function Test() {
  const [count, setCount] = useState(0);
  const onClick = () => {
    const oldCount = count;
    setCount(oldCount++);
  };
  return (
    <div>
      <button
        className='bg-blue-500 text-white p-2 rounded hover:bg-blue-600'
        onClick={onClick}
        >
        点击次数:{count}
      </button>
    </div>
  );
}
  1. 在页面上,点击按钮,触发错误;打开控制台,hover到错误信息上,会有一个图标;299b21f9c14b8f199a48550c138009af.jpeg
  2. 点击图标,第一次使用会要求同意协议等,点击下一步、同意协议即可:e5c98909d7454b77d77f04eefc6a456f.jpegd89d59f6e8e7af4a99c886e95774588b.jpeg14415781aa01cb0bf702378b6c467a8f.jpeg
  3. AI 生成错误分析和解决方案结果:33ed40273a094ea7bf7c44923c375da5.jpeg从上面可以看出,不仅给出了问题发生的原因及具体的问题代码,并且还给出了解决方案,这在开发过程中,可以快速的帮我们定位错误。

总结

通过结合以上的这些技术,如利用

Chrome DevTools AI

迅速定位并解决代码难题,以及借助 Gemini API 深度优化用户体验,同时,针对用户隐私安全这一关键环节,可运用

Built-in AI

功能来实现智能化生成与保护。这些技术的综合应用,无疑为开发者提供了强大的支持,不仅显著提升了开发效率,还共同塑造了更加人性化、安全无忧的用户体验。

然而,值得强调的是,尽管AI展现出前所未有的潜力和价值,它并非无所不能的解决方案。在享受AI带来的便利与优势时,我们必须保持高度的警觉与责任感,审慎评估其应用场景与潜在风险,确保技术的使用符合伦理规范,尊重并保护每一位用户的隐私权益。

参考链接

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本文转载自: https://blog.csdn.net/qiwoo_weekly/article/details/140658541
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