L'API GenAI Rewriting de ML Kit vous permet d'aider automatiquement les utilisateurs à réécrire des messages de chat ou de courts contenus avec un style ou un ton différents.
Les utilisateurs peuvent trouver utile de recevoir des suggestions sur la façon de réécrire un contenu dans les cas suivants :
- Restructurer un message pour le rendre plus professionnel lorsque vous communiquez avec des parties prenantes
- Raccourcir un message pour le rendre plus adapté à la publication sur les plates-formes de réseaux sociaux
- Reformuler un message pour les locuteurs non natifs qui recherchent d'autres façons de communiquer le message
Capacités clés
L'API GenAI Rewriting de ML Kit peut réécrire de courts contenus dans l'un des styles suivants :
- Développer : développe le texte saisi en ajoutant des détails et un langage descriptif.
- Emojify : ajoute des emoji pertinents au texte saisi, le rendant plus expressif et amusant.
- Raccourcir : condense le texte d'entrée en une version plus courte, tout en conservant le message principal.
- Amical : réécrit le texte saisi pour le rendre plus décontracté et accessible, en utilisant un ton conversationnel.
- Professionnel : réécrit le texte saisi pour le rendre plus formel et plus adapté au monde des affaires, en utilisant un ton respectueux.
- Reformuler : réécrit le texte saisi en utilisant d'autres mots et structures de phrases, tout en conservant le sens d'origine.
Les requêtes renvoient au moins une suggestion. Si plusieurs suggestions sont renvoyées, les résultats sont triés par ordre décroissant de confiance.
Exemples de résultats
Entrée | Style de réécriture | Sortie |
Souhaitez-vous que nous nous rencontrions pour en discuter ? | Professionnel | Souhaiteriez-vous que nous nous rencontrions à nouveau pour en discuter plus en détail ? |
J'aimerais avoir le plaisir de votre compagnie lors d'une réunion informelle chez moi samedi soir prochain. | Raccourcir | Ça te dirait de venir prendre un verre chez moi samedi soir ? |
L'événement a réussi | Développer | L'événement a été un succès retentissant, dépassant toutes nos attentes et s'avérant être un triomphe retentissant. |
Prenons un café bientôt | Ajouter des emoji | Allons prendre un café ☕ bientôt 👋. |
Fournis le rapport d'ici la fin de la journée | Amical | Pourriez-vous m'envoyer le rapport d'ici la fin de la journée ? |
Hey, j'ai besoin de ça au plus vite | Professionnel | Pourriez-vous nous fournir le document demandé dès que possible ? |
Le projet est en retard | Reformuler | La chronologie du projet doit être ajustée pour respecter le délai initial. |
Premiers pas
Pour commencer à utiliser l'API GenAI Rewriting, ajoutez cette dépendance au fichier de compilation de votre projet.
implementation("com.google.mlkit:genai-rewriting:1.0.0-beta1")
Ensuite, instanciez le client Rewriter
avec les options requises, vérifiez si les fonctionnalités de modèle sur l'appareil requises sont disponibles (et téléchargez-les si nécessaire), préparez votre texte d'entrée en tant que requête, exécutez le processus de réécriture pour obtenir des suggestions et libérez les ressources.
Kotlin
val textToRewrite = "The event was successful"
// Define task with selected input and output format
val rewriterOptions = RewriterOptions.builder(context)
// OutputType can be one of the following: ELABORATE, EMOJIFY, SHORTEN,
// FRIENDLY, PROFESSIONAL, REPHRASE
.setOutputType(RewriterOptions.OutputType.ELABORATE)
// Refer to RewriterOptions.Language for available languages
.setLanguage(RewriterOptions.Language.ENGLISH)
.build()
val rewriter = Rewriting.getClient(rewriterOptions)
suspend fun prepareAndStartRewrite() {
// Check feature availability, status will be one of the following:
// UNAVAILABLE, DOWNLOADABLE, DOWNLOADING, AVAILABLE
val featureStatus = rewriter.checkFeatureStatus().await()
if (featureStatus == FeatureStatus.DOWNLOADABLE) {
// Download feature if necessary.
// If downloadFeature is not called, the first inference request will
// also trigger the feature to be downloaded if it's not already
// downloaded.
rewriter.downloadFeature(object : DownloadCallback {
override fun onDownloadStarted(bytesToDownload: Long) { }
override fun onDownloadFailed(e: GenAiException) { }
override fun onDownloadProgress(totalBytesDownloaded: Long) {}
override fun onDownloadCompleted() {
startRewritingRequest(textToRewrite, rewriter)
}
})
} else if (featureStatus == FeatureStatus.DOWNLOADING) {
// Inference request will automatically run once feature is
// downloaded.
// If Gemini Nano is already downloaded on the device, the
// feature-specific LoRA adapter model will be downloaded
// quickly. However, if Gemini Nano is not already downloaded,
// the download process may take longer.
startRewritingRequest(textToRewrite, rewriter)
} else if (featureStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) {
startRewritingRequest(textToRewrite, rewriter)
}
}
suspend fun startRewritingRequest(text: String, rewriter: Rewriter) {
// Create task request
val rewritingRequest = RewritingRequest.builder(text).build()
// Start rewriting request with non-streaming response
// More than 1 result may be returned. If multiple suggestions are
// returned, results will be sorted by descending confidence.
val rewriteResults =
rewriter.runInference(rewritingRequest).await().results
// You can also start a streaming request
// rewriter.runInference(rewritingRequest) { newText ->
// // Show new text in UI
// }
}
// Be sure to release the resource when no longer needed
// For example, on viewModel.onCleared() or activity.onDestroy()
rewriter.close()
Java
String textToRewrite = "The event was successful";
// Define task with required input and output format
RewriterOptions rewriterOptions =
RewriterOptions.builder(context)
// OutputType can be one of the following: ELABORATE,
// EMOJIFY, SHORTEN, FRIENDLY, PROFESSIONAL, REPHRASE
.setOutputType(RewriterOptions.OutputType.ELABORATE)
// Refer to RewriterOptions.Language for available
// languages
.setLanguage(RewriterOptions.Language.ENGLISH)
.build();
Rewriter rewriter = Rewriting.getClient(rewriterOptions);
void prepareAndStartRewrite()
throws ExecutionException, InterruptedException {
// Check feature availability, status will be one of the
// following: UNAVAILABLE, DOWNLOADABLE, DOWNLOADING, AVAILABLE
try {
int featureStatus = rewriter.checkFeatureStatus().get();
if (featureStatus == FeatureStatus.DOWNLOADABLE) {
// Download feature if necessary.
// If downloadFeature is not called, the first inference
// request will also trigger the feature to be downloaded
// if it's not already downloaded.
rewriter.downloadFeature(
new DownloadCallback() {
@Override
public void onDownloadCompleted() {
startRewritingRequest(textToRewrite, rewriter);
}
@Override
public void onDownloadFailed(GenAIException e) {}
@Override
public void onDownloadProgress(
long totalBytesDownloaded) {}
@Override
public void onDownloadStarted(long bytesDownloaded) {}
});
} else if (featureStatus == FeatureStatus.DOWNLOADING) {
// Inference request will automatically run once feature is
// downloaded.
// If Gemini Nano is already downloaded on the device, the
// feature-specific LoRA adapter model will be downloaded
// quickly. However, if Gemini Nano is not already downloaded,
// the download process may take longer.
startRewritingRequest(textToRewrite, rewriter);
} else if (featureStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) {
startRewritingRequest(textToRewrite, rewriter);
}
} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
void startRewritingRequest(String text, Rewriter rewriter) {
// Create task request
RewritingRequest rewritingRequest =
RewritingRequest.builder(text).build();
try {
// Start rewriting request with non-streaming response
// More than 1 result may be returned. If multiple
// suggestions are returned, results will be sorted by
// descending confidence.
rewriter.runInference(rewritingRequest).get().getResults();
// You can also start a streaming request
// rewriter.runInference(rewritingRequest, newText -> {
// // Show new text in UI
// });
} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// Be sure to release the resource when no longer needed
// For example, on viewModel.onCleared() or activity.onDestroy()
rewriter.close();
Fonctionnalités et limites
L'API GenAI Rewriting est compatible avec les langues suivantes : anglais, français, allemand, italien, japonais, coréen et espagnol. Elles sont définies dans RewriterOptions.Language
. La saisie doit comporter moins de 256 jetons.
La disponibilité de la configuration de fonctionnalité spécifique (spécifiée par RewriterOptions
) peut varier en fonction de la configuration de l'appareil et des modèles qui ont été téléchargés sur l'appareil.
Le moyen le plus fiable pour les développeurs de s'assurer que la fonctionnalité d'API prévue est compatible avec un appareil doté de la RewriterOptions
demandée consiste à appeler la méthode checkFeatureStatus()
. Cette méthode fournit l'état définitif de la disponibilité des fonctionnalités sur l'appareil au moment de l'exécution.
Problèmes de configuration courants
Les API d'IA générative de ML Kit s'appuient sur l'application Android AICore pour accéder à Gemini Nano. Lorsqu'un appareil vient d'être configuré (y compris réinitialisé) ou que l'application AICore vient d'être réinitialisée (par exemple, en effaçant les données, puis en la désinstallant et en la réinstallant), il se peut que l'application AICore n'ait pas eu suffisamment de temps pour terminer l'initialisation (y compris le téléchargement des dernières configurations depuis le serveur). Par conséquent, il est possible que les API ML Kit GenAI ne fonctionnent pas comme prévu. Voici les messages d'erreur de configuration courants que vous pouvez rencontrer et comment les résoudre :
Exemple de message d'erreur | Comment répondre |
AICore a échoué avec le type d'erreur 4-CONNECTION_ERROR et le code d'erreur 601-BINDING_FAILURE : échec de la liaison du service AICore. | Cela peut se produire lorsque vous installez l'application à l'aide des API ML Kit GenAI immédiatement après la configuration de l'appareil ou lorsque AICore est désinstallé après l'installation de votre application. Mettre à jour l'application AICore, puis réinstaller votre application devrait résoudre le problème. |
AICore a échoué avec le type d'erreur 3-PREPARATION_ERROR et le code d'erreur 606-FEATURE_NOT_FOUND : la fonctionnalité ... n'est pas disponible. |
Cela peut se produire lorsque AICore n'a pas terminé de télécharger les dernières configurations. Lorsque l'appareil est connecté à Internet, la mise à jour prend généralement de quelques minutes à quelques heures. Redémarrer l'appareil peut accélérer la mise à jour.
Notez que si le bootloader de l'appareil est déverrouillé, cette erreur s'affichera également. Cette API n'est pas compatible avec les appareils dont le bootloader est déverrouillé. |
AICore a échoué avec le type d'erreur 1-DOWNLOAD_ERROR et le code d'erreur 0-UNKNOWN : la fonctionnalité ... a échoué avec l'état d'échec 0 et l'erreur esz : UNAVAILABLE : impossible de résoudre l'hôte ... | Maintenez la connexion réseau, patientez quelques minutes, puis réessayez. |