GenAI সংক্ষিপ্তকরণ API

ML Kit-এর GenAI Summarization API-এর সাহায্যে, আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিবন্ধ এবং কথোপকথনের সারাংশ বুলেট পয়েন্টের তালিকা হিসেবে তৈরি করতে পারেন। এটি ব্যবহারকারীদের বৃহৎ টেক্সট বুঝতে সাহায্য করে।

অন-ডিভাইস জেনারেটিভ এআই থেকে সারসংক্ষেপণ সুবিধা প্রদান করে কারণ এটি ডেটা গোপনীয়তা এবং খরচ দক্ষতা সম্পর্কিত উদ্বেগগুলিকে সমাধান করে। ব্যক্তিগত চ্যাট, ইমেল, নোট এবং অনুস্মারকগুলির সারসংক্ষেপণকারী অ্যাপগুলি প্রায়শই সংবেদনশীল তথ্য পরিচালনা করে, যা ব্যবহারকারীর গোপনীয়তার জন্য ডিভাইসে প্রক্রিয়াকরণকে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে। এছাড়াও, সারসংক্ষেপণমূলক কাজগুলি, বিশেষ করে দীর্ঘ প্রসঙ্গ বা অনেক আইটেম সহ, উল্লেখযোগ্য প্রক্রিয়াকরণ শক্তির প্রয়োজন হতে পারে। ডিভাইসে এই বিষয়বস্তু প্রক্রিয়াকরণ সার্ভার লোড হ্রাস করে এবং পরিবেশন খরচ কমায়, একই সাথে ব্যবহারকারীর ডেটা গোপন রাখে।

মূল ক্ষমতা

GenAI Summarization API নিম্নলিখিত ক্ষমতাগুলি কভার করে:

  • নিবন্ধ বা কথোপকথন হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পাঠ্যের সারসংক্ষেপ করুন।
  • এক, দুই, অথবা তিনটি বুলেটে আউটপুট সারাংশ।

শুরু করুন

আপনার build.gradle কনফিগারেশনে নির্ভরতা হিসেবে ML Kit summarization API যোগ করুন।

implementation("com.google.mlkit:genai-summarization:1.0.0-beta1")

এরপর, আপনার প্রকল্পে কোডটি বাস্তবায়ন করুন:

  1. একটি Summarizer অবজেক্ট তৈরি করুন।
  2. যদি ডাউনলোডযোগ্য হয়, তাহলে ফিচারটি ডাউনলোড করুন।
  3. একটি সারসংক্ষেপ অনুরোধ তৈরি করুন।
  4. অনুমান চালান এবং ফলাফলটি উদ্ধার করুন।

কোটলিন

val articleToSummarize = "Announcing a set of on-device GenAI APIs..."

// Define task with required input type, output type, and language
val summarizerOptions = SummarizerOptions.builder(context)
    .setInputType(InputType.ARTICLE)
    .setOutputType(OutputType.ONE_BULLET)
    .setLanguage(Language.ENGLISH)
    .build()
val summarizer = Summarization.getClient(summarizerOptions)

suspend fun prepareAndStartSummarization() {
    // Check feature availability. Status will be one of the following:
    // UNAVAILABLE, DOWNLOADABLE, DOWNLOADING, AVAILABLE
    val featureStatus = summarizer.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.
        summarizer.downloadFeature(object : DownloadCallback {
            override fun onDownloadStarted(bytesToDownload: Long) { }

            override fun onDownloadFailed(e: GenAiException) { }

            override fun onDownloadProgress(totalBytesDownloaded: Long) {}

            override fun onDownloadCompleted() {
                startSummarizationRequest(articleToSummarize, summarizer)
            }
        })
    } 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.
        startSummarizationRequest(articleToSummarize, summarizer)
    } else if (featureStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) {
        startSummarizationRequest(articleToSummarize, summarizer)
    }
}

fun startSummarizationRequest(text: String, summarizer: Summarizer) {
    // Create task request
    val summarizationRequest = SummarizationRequest.builder(text).build()

    // Start summarization request with streaming response
    summarizer.runInference(summarizationRequest) { newText ->
        // Show new text in UI
    }

    // You can also get a non-streaming response from the request
    // val summarizationResult = summarizer.runInference(
    //     summarizationRequest).get().summary
}

// Be sure to release the resource when no longer needed
// For example, on viewModel.onCleared() or activity.onDestroy()
summarizer.close()

জাভা

String articleToSummarize = "Announcing: a set of on-device GenAI AI APIs.";

// Define task with required input type, output type, and language
SummarizerOptions summarizerOptions = 
    SummarizerOptions.builder(context)
        .setInputType(SummarizerOptions.InputType.ARTICLE)
        .setOutputType(SummarizerOptions.OutputType.ONE_BULLET)
        .setLanguage(SummarizerOptions.Language.ENGLISH)
        .build();
Summarizer summarizer = Summarization.getClient(summarizerOptions);

void prepareAndStartSummarization()
        throws ExecutionException, InterruptedException {
    // Check feature availability. Status will be one of the following:
    // UNAVAILABLE, DOWNLOADABLE, DOWNLOADING, AVAILABLE
    try {
        int featureStatus = summarizer.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.
            summarizer.downloadFeature(new DownloadCallback() {
                @Override
                public void onDownloadCompleted() {
                    startSummarizationRequest(articleToSummarize, summarizer);
                }

                @Override
                public void onDownloadFailed(GenAiException e) { /* handle error */ }

                @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.
            startSummarizationRequest(articleToSummarize, summarizer);
        } else if (featureStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) {
            startSummarizationRequest(articleToSummarize, summarizer);
        }
    } catch (ExecutionException | InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

void startSummarizationRequest(String text, Summarizer summarizer) {
    // Create task request
    SummarizationRequest summarizationRequest =
        SummarizationRequest.builder(text).build();

    // Start summarization request with streaming response
    summarizer.runInference(summarizationRequest, newText -> {
        // Show new text in UI
    });

    // You can also get a non-streaming response from the request
    // ListenableFuture<SummarizationResult> summarizationResult
    //         = summarizer.runInference(summarizationRequest);
    // String summary = summarizationResult.get().getSummary();
}

// Be sure to release the resource when no longer needed
// For example, on viewModel.onCleared() or activity.onDestroy()
summarizer.close();

মডেলটি বিভিন্ন ধরণের ইনপুট কীভাবে পরিচালনা করে

যখন টেক্সট ইনপুটটি InputType.CONVERSATION হিসাবে নির্দিষ্ট করা হয়, তখন মডেলটি নিম্নলিখিত বিন্যাসে ইনপুট আশা করে:

<name>: <message>
<name2>: <message2>
<name>: <message3>
<name3>: <message4>

এটি মডেলটিকে কথোপকথন এবং মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা প্রদান করে আরও সঠিক সারাংশ তৈরি করতে সক্ষম করে।

সমর্থিত বৈশিষ্ট্য এবং সীমাবদ্ধতা

ইনপুট ৪০০০ টোকেনের কম হতে হবে (অথবা আনুমানিক ৩০০০ ইংরেজি শব্দ)। যদি ইনপুট ৪০০০ টোকেনের বেশি হয়, তাহলে এই বিকল্পগুলি বিবেচনা করুন:

  • প্রথম ৪০০০ টোকেনের সারসংক্ষেপকে অগ্রাধিকার দিন। পরীক্ষা করে দেখা যাচ্ছে যে এটি সাধারণত দীর্ঘ ইনপুটগুলির জন্য ভালো ফলাফল দেয়। অতিরিক্ত ইনপুট স্বয়ংক্রিয়ভাবে কেটে ফেলার জন্য setLongInputAutoTruncationEnabled কল করে স্বয়ংক্রিয় কাটছাঁট চালু করার কথা বিবেচনা করুন।
  • ইনপুটগুলিকে ৪০০০ টোকেনের গ্রুপে ভাগ করুন এবং সেগুলিকে পৃথকভাবে সারসংক্ষেপ করুন।
  • বৃহত্তর ইনপুটের জন্য আরও উপযুক্ত একটি ক্লাউড সমাধান বিবেচনা করুন।

InputType.ARTICLE এর জন্য, ইনপুটটি অবশ্যই ৪০০ অক্ষরের বেশি হতে হবে, এবং নিবন্ধটি কমপক্ষে ৩০০ শব্দের হলে মডেলটি সবচেয়ে ভালো পারফর্ম করবে।

GenAI Summarization API ইংরেজি, জাপানি এবং কোরিয়ান ভাষা সমর্থন করে এবং SummarizerOptions.Language তে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।

নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য কনফিগারেশনের ( SummarizerOptions দ্বারা নির্দিষ্ট করা) প্রাপ্যতা নির্দিষ্ট ডিভাইসের কনফিগারেশন এবং ডিভাইসে ডাউনলোড করা মডেলের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে।

ডেভেলপারদের জন্য অনুরোধকৃত SummarizerOptions সহ একটি ডিভাইসে অভিপ্রেত API বৈশিষ্ট্যটি সমর্থিত কিনা তা নিশ্চিত করার সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য উপায় হল checkFeatureStatus() পদ্ধতিটি কল করা। এই পদ্ধতিটি রানটাইমের সময় ডিভাইসে বৈশিষ্ট্যের উপলব্ধতার সুনির্দিষ্ট অবস্থা প্রদান করে।

সাধারণ সেটআপ সমস্যা

ML Kit GenAI API গুলি Gemini Nano অ্যাক্সেস করার জন্য Android AICore অ্যাপের উপর নির্ভর করে। যখন কোনও ডিভাইস সবেমাত্র সেটআপ করা হয় (রিসেট সহ), অথবা AICore অ্যাপ সবেমাত্র রিসেট করা হয় (যেমন ডেটা সাফ করা, আনইনস্টল করা এবং পুনরায় ইনস্টল করা), তখন AICore অ্যাপটি আরম্ভকরণ শেষ করার জন্য পর্যাপ্ত সময় নাও পেতে পারে (সার্ভার থেকে সর্বশেষ কনফিগারেশন ডাউনলোড সহ)। ফলস্বরূপ, ML Kit GenAI API গুলি প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ নাও করতে পারে। আপনি যে সাধারণ সেটআপ ত্রুটির বার্তাগুলি দেখতে পারেন এবং সেগুলি কীভাবে পরিচালনা করবেন তা এখানে দেওয়া হল:

উদাহরণ ত্রুটি বার্তা কিভাবে সামলাবেন
AICore ত্রুটি টাইপ 4-CONNECTION_ERROR এবং ত্রুটি কোড 601-BINDING_FAILURE সহ ব্যর্থ হয়েছে: AICore পরিষেবা বাঁধতে ব্যর্থ হয়েছে। ডিভাইস সেটআপের পরপরই ML Kit GenAI API ব্যবহার করে অ্যাপটি ইনস্টল করলে অথবা আপনার অ্যাপ ইনস্টল করার পর AICore আনইনস্টল করলে এটি ঘটতে পারে। AICore অ্যাপ আপডেট করে তারপর পুনরায় ইনস্টল করলে এটি ঠিক হয়ে যাবে।
AICore ব্যর্থ হয়েছে ত্রুটি টাইপ 3-PREPARATION_ERROR এবং ত্রুটি কোড 606-FEATURE_NOT_FOUND: বৈশিষ্ট্য ... উপলব্ধ নয়। AICore যখন সর্বশেষ কনফিগারেশন ডাউনলোড করা শেষ না করে তখন এটি ঘটতে পারে। যখন ডিভাইসটি ইন্টারনেটের সাথে সংযুক্ত থাকে, তখন আপডেট হতে সাধারণত কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টা সময় লাগে। ডিভাইসটি পুনরায় চালু করলে আপডেটের গতি বাড়ানো যেতে পারে।

মনে রাখবেন যে যদি ডিভাইসের বুটলোডার আনলক করা থাকে, তাহলে আপনি এই ত্রুটিটিও দেখতে পাবেন—এই API আনলক করা বুটলোডার সহ ডিভাইসগুলিকে সমর্থন করে না।
AICore ত্রুটি টাইপ 1-DOWNLOAD_ERROR এবং ত্রুটি কোড 0-UNKNOWN সহ ব্যর্থ হয়েছে: বৈশিষ্ট্য ... ব্যর্থতার স্থিতি 0 এবং ত্রুটি esz সহ ব্যর্থ হয়েছে: উপলব্ধ নেই: হোস্ট সমাধান করতে অক্ষম ... নেটওয়ার্ক সংযোগ রাখুন, কয়েক মিনিট অপেক্ষা করুন এবং পুনরায় চেষ্টা করুন।

নমুনা কোড