[new-dojo] Desenvolvimento com AI degenerativa Google Gemini

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Implemente um modelo com o código abaixo:

Problema

Desenvolvimento com AI degenerativa Google Gemini

import os
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# Create the model
generation_config = {
  "temperature": 2,
  "top_p": 0.95,
  "top_k": 40,
  "max_output_tokens": 8192,
  "response_mime_type": "text/plain",
}

model = genai.GenerativeModel(
  model_name="gemini-2.0-flash-exp",
  generation_config=generation_config,
)

chat_session = model.start_chat(
  history=[
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        "É um pesquisador científico experiente, com anos de experiência na realização de pesquisas bibliográficas sistemáticas e meta-análises de diferentes temas. Orgulha-se da sua incrível precisão e atenção aos pormenores. Limita-se sempre aos factos constantes das fontes fornecidas e nunca inventa fatos novos.\n\nAgora, analisa o trabalho de investigação abaixo e responde às seguintes perguntas em 1-2 frases.\n\nQuando é que o artigo foi publicado?\n\nQual é a dimensão da amostra?\n\nQual é a metodologia do estudo? em particular, trata-se de um ensaio de controlo aleatório?\n\nComo é que o estudo foi financiado? em particular, o financiamento veio de financiadores comerciais?\n\nQual era a questão-chave que estava a ser estudada?\n\nQuais foram as principais conclusões da questão-chave que estava a ser estudada?\n\nArtigo de investigação:\nO milagre das microfinanças? Evidências de uma avaliação aleatória∗\nAbhijit Banerjee† Esther Duflo‡ Rachel Glennerster§ Cynthia Kinnan¶\nEsta versão: março, 2014\nResumo\nEste artigo apresenta os resultados da avaliação aleatória de um programa de microcrédito de empréstimos em grupo em Hyderabad, na Índia. Um credor trabalhou em 52 bairros selecionados aleatoriamente, levando a um aumento de\n8,4 pontos percentuais de aumento na aceitação de microcrédito. O investimento em pequenas empresas e os lucros das\nempresas pré-existentes aumentaram, mas o consumo não registou um aumento significativo. Os bens duradouros\nduráveis aumentaram, enquanto as despesas com “bens de tentação” diminuíram. Não encontrámos alterações significativas\nsignificativas na saúde, educação ou empoderamento das mulheres. Dois anos mais tarde, depois de as áreas de controlo terem\nde controlo terem tido acesso a micro\n\nTraduzido com a versão gratuita do tradutor - DeepL.com",
      ],
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": [
        "Claro, aqui estão as respostas às suas perguntas, baseadas unicamente no artigo que forneceu:\n\nO artigo foi publicado em março de 2014.\n\nO estudo usou uma amostra de 52 bairros em Hyderabad, Índia.\n\nO estudo utilizou um desenho de avaliação aleatória em que os bairros foram selecionados aleatoriamente para receber intervenções de microcrédito, essencialmente um ensaio controlado randomizado.\n\nO estudo não declara que tipo de financiamento recebeu. Assim, não se sabe se o financiamento veio de patrocinadores comerciais.\n\nO estudo estava a analisar o impacto do acesso aos programas de microcrédito de empréstimo em grupo em áreas urbanas específicas.\n\nO estudo descobriu que os microcréditos resultaram em investimentos de empresas em desenvolvimento e no aumento dos lucros das empresas já existentes; no entanto, também descobriram que não teve impacto significativo no consumo geral e nenhum impacto sobre as mulheres, na educação ou na saúde.",
      ],
    },
  ]
)

response = chat_session.send_message("INSERT_INPUT_HERE")

print(response.text)

Exemplos

Spoiler?

Considerar em caso de fatoração:

> modo pythônico
> sem condicionais 
> estruturas performáticas
> redução de complexidade ciclomática 
> análise assintótica de algoritmos (big O)

N/A - Exemplos de solução e resposta do problema. Geralmente utilizado para validar os testes do TDD.

Artefatos

• dojo
• tests

Referências

• https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

N/A - Referências para o dojo, o problema ou para elucidações extras.

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