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Descripción general

Vertex AI Studio es una herramienta para crear prototipos de modelos de IA generativa y personalizarlos. Vertex AI ofrece acceso a los modelos multimodales de Gemini de Google, que son capaces de comprender prácticamente cualquier entrada, combinar diferentes tipos de información y generar casi cualquier resultado.

Eres un desarrollador de aplicaciones o ingeniero DevOps para una empresa de viajes y entretenimiento. Tu objetivo en la empresa es compilar y probar fragmentos de código de prueba de concepto para una próxima app de agente de viajes que se compila en el modelo Gemini Pro, el SDK de Python de Vertex AI y la API de Google Maps.

En este lab, ayudarás a la agencia de viajes a ofrecer mejores recomendaciones de hoteles a través del chat. Para ello, este lab proporciona una app que usa Gemini y la API de Google Maps para brindar respuestas a instrucciones que recomiendan hoteles y restaurantes cercanos. Revisas la secuencia de comandos proporcionada, habilitas la API de Google Maps y, luego, usas instrucciones para probar la secuencia de comandos.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Habilitar la API de Google Maps.
• Instalar el SDK de Vertex AI y las bibliotecas de Python.
• Actualizar una secuencia de comandos previamente escrita para acceder a la API de Google Maps.
• Usar la API de Google Maps para proporcionar recomendaciones de hoteles y restaurantes.
• Usar instrucciones para probar la secuencia de comandos y recuperar información relacionada con viajes.

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Habilita la API de Google Maps y crea la clave de API

Habilita la API

La API de Google Maps recupera información detallada sobre hoteles y restaurantes. Sigue los pasos que se indican a continuación para habilitar la API de Google Maps:

1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Google Maps Platform.

2. En la sección Aprende los aspectos básicos de la creación de mapas, haz clic en la pestaña Habilitar APIs.

3. En la sección Finalizar configuración, haz clic en Habilitar APIs.

Cuando se muestra un botón Vista previa de APIs, significa que todas las APIs necesarias están habilitadas.

Nota: Es posible que debas esperar unos minutos para que este cambio se aplique y este objetivo se verifique como completado.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Habilitar la API de Google Maps

Crea la clave de API de Google Maps

Sigue estos pasos para crear una clave de API que permita a tu app acceder a la API de Google Maps:

1. En la ventana Google Maps Platform, haz clic en Google Maps Platform (en la parte superior izquierda) y, luego, en Claves y credenciales.

2. Haz clic en Crear credenciales > Clave de API.

3. Cuando se abra la ventana Clave de API creada, registra tu clave de API para usarla más adelante en el lab.

4. Haz clic en Cerrar.

Tarea 2: Configura Vertex AI Workbench para el entorno de notebook de JupyterLab

Abre el notebook en Vertex AI Workbench y, luego, instala el SDK de Vertex AI y las bibliotecas de Python

Abre el archivo del notebook en Vertex AI Workbench y, luego, configura tu entorno de JupyterLab.

1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Vertex AI > Workbench.

2. Busca la instancia y haz clic en el botón Abrir JupyterLab.

La interfaz de JupyterLab para tu instancia de Workbench se abrirá en una pestaña nueva del navegador.

Nota: Si no ves notebooks en JupyterLab, sigue estos pasos adicionales para restablecer la instancia:

1. Cierra la pestaña del navegador de JupyterLab y vuelve a la página principal de Workbench.

2. Selecciona la casilla de verificación junto al nombre de la instancia y haz clic en Restablecer.

3. Después de que se vuelva a habilitar el botón Abrir JupyterLab, espera un minuto y, luego, haz clic en Abrir JupyterLab.

3. El archivo se muestra en el panel del explorador (izquierdo). Haz doble clic para abrirlo.

4. En el cuadro de diálogo Seleccionar kernel, elige Python 3 en la lista de kernels disponibles.

A partir de este punto, sigue los pasos de comenzando por Tarea 1: Configura Vertex AI Workbench y, luego, instala el SDK de Vertex AI.

Nota: El archivo del notebook agent-v1.0.0.ipynb incluye instrucciones sobre cuándo volver a estas instrucciones del lab para verificar tu progreso y calificarlo.

Configura Vertex AI Workbench y, luego, instala el SDK de Vertex AI

En esta sección, capturas el ID del proyecto, la región y la clave de API de Google Maps como variables para que los valores puedan usarse más adelante en el notebook.

1. Celda 1: Actualiza el código de la siguiente manera:

Contenido que se reemplazará	Reemplazar por…
CLAVE DE API DE GOOGLE MAPS	<API-key-you recorded earlier>

Después de reemplazar el contenido, el código debería ser similar al siguiente:

# Set API_Key to the API key you previously generated. project_id_output = !gcloud config list --format 'value(core.project)' 2>/dev/null PROJECT_ID = project_id_output[0] REGION = !gcloud compute project-info describe --format="value[](commonInstanceMetadata.items.google-compute-default-region)" LOCATION = REGION[0] API_KEY = ""

2. Ejecuta la celda 1 actualizada, seguida de la celda 2, la celda 3 y la celda 4.

Es posible que recibas un mensaje de advertencia en texto rojo como el que se muestra a continuación. Este no es un mensaje de error y debe ignorarse porque, en el caso de este lab, no se usa TensorFlow.

2024-03-08 23:15:29.211875: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used. 2024-03-08 23:15:30.008500: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered 2024-03-08 23:15:30.008663: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered 2024-03-08 23:15:30.155640: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered 2024-03-08 23:15:30.497580: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used. 2024-03-08 23:15:30.501553: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. Para habilitar las siguientes instrucciones: AVX2 FMA, en otras operaciones, vuelve a compilar TensorFlow con las marcas de compilador adecuadas. 2024-03-08 23:15:37.436150: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Nota: Es posible que debas esperar unos minutos para verificar si se completó esta tarea.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Instala el SDK de Vertex AI y las bibliotecas de Python

Tarea 3: Usa una instrucción para obtener recomendaciones de hoteles

Prueba una instrucción con el SDK de Python y el modelo de texto de Gemini Pro

En esta tarea, revisarás el código incluido en la tarea 2 del notebook y modificarás la instrucción de ejemplo con tu instrucción personalizada en función de los requisitos especificados.

1. Ejecuta la celda 5 y la celda 6.
2. Celda 7: Se proporciona una instrucción de ejemplo. De manera opcional, puedes modificar las fechas de viaje, la ciudad y la ubicación, y el presupuesto. Ejecuta la celda.

Nota: Las principales ciudades del mundo tienen muchos más datos de Google Maps para trabajar en función de las opiniones de los clientes, las fotos, etcétera. Por lo tanto, se recomienda que para esta instrucción uses una ciudad importante a nivel mundial como Tokio, Nueva York, San Francisco, Sídney, etcétera.

3. Ejecuta la celda 8, celda 9, celda 10 y celda 11.

Después de ejecutar los pasos de la tarea 2 en el archivo de notebook, el resultado debería ser una lista de hoteles, cada uno con un formato similar al siguiente.

Resultado:

**1. The Trafalgar St. James:**

* Address: 2 Spring Gardens, St. James's, London SW1A  2TS
* Room rate: From £499 per night (approximately $605 USD)
* Distance to Trafalgar Square: 150 meters (2-minute walk)
* Amenities: Free Wi-Fi, restaurant, bar, fitness center, spa
* Website: https://www. thetrafalgarstjames.com/

These hotels offer a variety of styles and amenities, all within walking distance of Trafalgar Square and within your budget of $500 per night.

**Please note:** Prices may vary depending on the specific dates of your stay and availability.

**Additional options:**

*  Consider using booking websites like Booking.com or Expedia to compare prices and find deals.
* Look into apartment rentals through Airbnb for a more local experience.
* Check out hostels for a budget-friendly option, especially if you are a solo traveler.

I hope this helps you find the perfect hotel for your trip  to London!

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usa una instrucción para obtener recomendaciones de hoteles

Tarea 4: Usa la API de Google Maps para recuperar detalles sobre el hotel

Recupera los datos de geocodificación del hotel con la API de Google Maps

En esta tarea, guardarás el hotel en el que quieres hospedarte durante tus vacaciones y usarás tu clave de API de Google Maps para recuperar los datos de los resultados de geocodificación de Google Maps. Luego, usarás estos datos para recuperar la ubicación y el ID de lugar.

1. Celda 12: Reemplaza INSERT HOTEL NAME HERE por el hotel que elijas de los resultados de la celda 11 y, luego, ejecuta la celda. Por ejemplo:

hotel = 'The Club Quarters Hotel, Trafalgar Square'

2. Celda 13: Ejecuta la celda. El código debería parecerse al siguiente ejemplo:

# Note: API Key is set in cell 1. gmaps = googlemaps.Client(key=API_KEY) # Geocoding an address geocode_result = gmaps.geocode({hotel})

3. Celda 14: Ejecuta la celda. El resultado debería ser similar al siguiente ejemplo.

Resultado:

[{'address_components': [{'long_name': '2',
                          'short_name': '2',
                          'types': ['street_number']},
                         {'long_name': 'Spring Gardens',
                          'short_name': 'Spring Gardens',
                          'types': ['route']},
                         {'long_name': 'Trafalgar Square',
                          'short_name': 'Trafalgar Sq',
                          'types': ['route']},
                         {'long_name': 'London',
                          'short_name': 'London',
                          'types': ['postal_town']},
...
  'formatted_address': '2 Spring Gardens, Trafalgar Sq, London SW1A 2TS, UK',
  'geometry': {'location': {'lat': 51.5073516, 'lng': -0.1291865},
               'location_type': 'ROOFTOP',
               'viewport': {'northeast': {'lat': 51.5086722302915,
                                          'lng': -0.127766569708498},
                            'southwest': {'lat': 51.5059742697085,
                                          'lng': -0.130464530291502}}},
  'navigation_points': [{'location': {'latitude': 51.5073006,
                                      'longitude': -0.1290871}}],
  'partial_match': True,
  'place_id': 'ChIJt2xYKc4EdkgRiSOCe1hI2zU',
  'plus_code': {'compound_code': 'GV4C+W8 London, UK',
                'global_code': '9C3XGV4C+W8'},
  'types': ['establishment', 'lodging', 'point_of_interest']}]

Nota: La salida usa pprint para mostrar el JSON almacenado en geocode_result y se truncó para que este manual de lab sea breve, pero cerca de la parte inferior de la salida deberías notar el ID de lugar del hotel, que puedes recuperar desde geocode_result con el código que se encuentra en la siguiente celda 15.

4. Celda 15: Reemplaza INSERT THE KEY FOR THE PLACE ID HERE por el place_id del resultado de la celda 14. No olvides incluir citas. Ejecuta la celda. El código resultante debería parecerse al siguiente ejemplo:

for place in geocode_result: place_id = "INSERT THE KEY FOR THE PLACE ID HERE" print(f"Place ID: {place_id}")

Deberías ver el ID de lugar del hotel en el resultado.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usa la API de Google Maps para recuperar los detalles del hotel

Tarea 5: Usa la API de Google Maps para recuperar más detalles sobre el hotel

Usa el ID de lugar para recuperar detalles de lugar de la API de Google Maps

En esta tarea, usarás el ID de lugar para recuperar detalles sobre el hotel de la API de Google Maps. A partir de los resultados de esta llamada a función, recuperas el nombre del hotel (como confirmación), la dirección del hotel y el número de teléfono internacional. Esta información se agrega al correo electrónico de recomendación de restaurantes en una tarea posterior. También recuperas y muestras la primera opinión del hotel, y recuperas la URL de todas las fotos asociadas.

1. Ejecuta la celda 16 y la celda 17.

2. Revisa el resultado de la celda 17. Deberías ver opiniones sobre el hotel.

3. Celda 18: Ejecuta esta celda para recuperar, almacenar y mostrar el nombre del hotel, la dirección y el número de teléfono internacional. Esta información se agrega al correo electrónico de recomendación de restaurantes en la última tarea. El código debería parecerse al siguiente ejemplo:

hotel_name = data['result']['name'] hotel_address = data['result']['formatted_address'] international_phone_number = data['result']['international_phone_number'] pprint.pprint(hotel_name) pprint.pprint(hotel_address) pprint.pprint(international_phone_number)

El resultado debería ser el nombre, la dirección y el número de teléfono internacional que se muestran con pprint, similar al siguiente ejemplo.

Resultado:

'The Zetter Marylebone'
'28-30 Seymour St, London W1H 7JB, UK'
'+44 20 7324 4544'

4. Celda 19: Ejecuta la celda para mostrar la primera opinión sobre el hotel con pprint.

   El código debería parecerse al siguiente ejemplo:

pprint.pprint(data['result']['reviews'][0])

5. Ejecuta la celda 20: El código recupera y muestra la URL de Google Maps del hotel, con acceso a todas las fotos asociadas, similar al siguiente resultado:

['The ' 'Zetter Marylebone']

6. Guarda el notebook.
7. Con tu navegador, ve al hipervínculo que se proporciona en el resultado de la celda 20. Deberías ver todas las fotos asociadas al hotel, junto con otros detalles de Google Maps.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usa la API de Google Maps para recuperar más detalles sobre el hotel

Tarea 6: Usa la API de Google Maps para obtener recomendaciones sobre un restaurante cercano

Usa la función de búsqueda cercana para encontrar un restaurante cerca del hotel

Para esta tarea, usarás la función de búsqueda cercana de la API de Google Maps, las coordenadas geográficas del hotel (latitud y longitud) y el parámetro de radio para obtener recomendaciones de un restaurante de sushi cerca del hotel que seleccionaste en la tarea 1.

1. Celda 21: Ejecuta la celda para guardar las coordenadas geográficas del hotel como dos variables, latitud y longitud.

   Necesitas la latitud y la longitud para encontrar ubicaciones cercanas, como restaurantes, en la siguiente celda. El código de la celda debería parecerse al siguiente ejemplo:

latitude = data['result']['geometry']['location']['lat'] print(latitude) longitude = data['result']['geometry']['location']['lng'] print(longitude)

El resultado debería ser las coordenadas que se muestran.

Resultado:

51.51487710000001
-0.1586355

2. Revisa la documentación de los tipos admitidos para la API de Places. Este vínculo proporciona parámetros de place_type que puedes incluir en la cadena de URL para especificar lo que buscas.

3. Celda 22: Ejecuta la celda. El código realiza las siguientes tareas:

   • De la lista de parámetros place_type, usa sushi_restaurant como palabra clave.
   • Usa la clave de API que registraste anteriormente.

   Y también se parece al código que se muestra a continuación.

url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch/json?keyword=sushi_restaurant&location=" + str(latitude) + "%2C" + str(longitude) + "&radius=500&type=restaurant&key=AIzaSyDTvp3zDCFvkb0AIzYCKT5M0ZPc4FRyL4c" print(url) response = requests.get(url) nearby = response.json()

4. Ejecuta la celda 22 y la celda 23. Deberías ver una respuesta JSON con todos los restaurantes de sushi cercanos y, luego, el primero dentro del radio que estableciste.
5. Ejecuta la celda 24. Deberías ver el primer restaurante de la lista. El resultado debería ser similar al siguiente ejemplo.

Resultado:

{'business_status': 'OPERATIONAL',
 'geometry': {'location': {'lat': 51.5192753, 'lng': -0.1628414},
              'viewport': {'northeast': {'lat': 51.52058817989273,
                                         'lng': -0.1614787701072778},
                           'southwest': {'lat': 51.51788852010728,
                                         'lng': -0.1641784298927222}}},
 'icon': 'https://maps.gstatic.com/mapfiles/place_api/icons/v1/png_71/restaurant-71.png',
 'icon_background_color': '#FF9E67',
 'icon_mask_base_uri': 'https://maps.gstatic.com/mapfiles/place_api/icons/v2/restaurant_pinlet',
 'name': 'The Sushi Co - Marylebone',
 'opening_hours': {'open_now': False},
 'photos': [{'height': 1282,
             'html_attributions': ['A '
                                   'Google User'],
             'photo_reference': 'ATplDJblS0m6KJkY5BBTdzlaqS1DQlC4KReTqWyBtBp3gXahH2eJJVWEGU-VTItBytk-nUZH8EI27BYoRVar2CJBc0jOhkL7nWzDamZtq5vmfUVxrq5-7TFf3ZHrK4Zc2ZiF1JQwthZYPplAzXgmzWk2ROKH0j2ApxM8GjXQYhEsfOY0-OZi',
             'width': 1920}],
 'place_id': 'ChIJUTYMRn8bdkgR86ABd3dNCbM',
 'plus_code': {'compound_code': 'GR9P+PV London', 'global_code': '9C3XGR9P+PV'},
 'rating': 4.7,
 'reference': 'ChIJUTYMRn8bdkgR86ABd3dNCbM',
 'scope': 'GOOGLE',
 'types': ['restaurant', 'food', 'point_of_interest', 'establishment'],
 'user_ratings_total': 197,
 'vicinity': '48 Crawford St, London'}

6. Ejecuta el código en la celda 25 para establecer la variable nearby_restaurant en el place-id del restaurante.

   El código debería parecerse al siguiente ejemplo:

nearby_restaurant = nearby['results'][0]['place_id'] print(nearby_restaurant)

El resultado debería ser un ID de lugar similar al siguiente ejemplo.

Resultado:

ChIJUTYMRn8bdkgR86ABd3dNCbM

7. Ejecuta la celda 26 para incluir la variable de ID de lugar del restaurante que almacenaste en el paso anterior.

8. Ejecuta la celda 27 y observa el resultado, que son los detalles de Google Maps del restaurante de sushi.

9. Ejecuta la celda 28 para almacenar el nombre del restaurante, la primera opinión y la URL de Google Maps del restaurante de sushi.

   El código debería parecerse al siguiente ejemplo:

# Review the output from the previous cell. From the restaurant details in `restaurant_data`, Retrieve the restaurant name, first review and map URL for the restaurant, by completing the code below. restaurant_name = restaurant_data['result']['name'] review = restaurant_data['result']['reviews'][0] map_url = restaurant_data['result']['url'] pprint.pprint(restaurant_name) pprint.pprint(review) pprint.pprint(map_url)

El resultado debe parecerse al siguiente.

Resultado:

'The Sushi Co - Marylebone'
{'author_name': 'Griff Hayward',
 'author_url': 'https://www.google.com/maps/contrib/103419765716576164680/reviews',
 'language': 'en',
 'original_language': 'en',
 'profile_photo_url': 'https://lh3.googleusercontent.com/a-/ALV-UjVOPUa51gCmHN5C64Jxf0_D2zx-QULivnjjNTgU_mYJqg=s128-c0x00000000-cc-rp-mo-ba4',
 'rating': 4,
 'relative_time_description': '3 months ago',
 'text': 'Review for the sushi co Kensington, as it wouldn’t let me review '
         'it.\n'
         '\n'
         'The food here was very nice and the staff were helpful and friendly, '
         'however, the service was extremely slow, especially considering that '
         'the restaurant was pretty much empty on a Tuesday evening. The sushi '
         'was very good, but it did feel pretty difficult to order a full meal '
         'as the cheapest actual sushi box with a proper selection was around '
         '£26, although the prices were generally fair. I was told that the '
         'Curries and ramen were underwhelming.\n'
         'Overall, very tasty sushi and a nice setting, but with a very '
         'western feel as far as sushi goes. Very weird that they wouldn’t let '
         'me add photos, so I’ve put the photos for this place on the '
         'Marylebone sight.',
 'time': 1700396289,
 'translated': False}
'https://maps.google.com/?cid=12900927783072538867'

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usa la API de Google Maps para obtener recomendaciones sobre un restaurante cercano

Tarea 7: Usa la API de Vertex AI para crear un correo electrónico que recomiende un restaurante cercano

Crea un correo electrónico en el que se recomiende un restaurante cercano con la API de Vertex AI

Para esta tarea, usarás Gemini Pro para crear un correo electrónico de recomendación de un restaurante según los detalles que recopilaste a lo largo del lab para el hotel y el restaurante de sushi, incluida la siguiente información:

• Nombre del hotel
• Dirección del hotel
• Número de teléfono internacional del hotel
• Nombre del restaurante
• Opinión del restaurante
• Hipervínculo de Google Maps del hotel

1. Ejecuta la celda 28 para usar el GenerativeModel de Gemini Pro y completar la creación del modelo model_restaurant.

   El código debería parecerse al siguiente ejemplo:

model_restaurant = GenerativeModel("gemini-pro")

2. Ejecuta la celda 29 y la celda 30.

3. Ejecuta la celda 31 para que el número de teléfono internacional se incluya en el correo electrónico resultante.

   El código debería parecerse al siguiente ejemplo:

prompt_email = f"""You are a marketing director for {hotel_name} at {hotel_address} and can be reached at {international_phone_number}. Write an email to a customer suggesting {restaurant_name} as a recommended restaurant near {hotel}, include review information {review} providing another customer's experience and a hyperlink to a google map {map_url}. The email should have an upbeat and positive tone, however do not include the reviewer's name."""

4. Ejecuta la celda 32. Observa el resultado. Deberías ver una plantilla de correo electrónico creada con los detalles que recopilaste durante tu trabajo en este notebook, incluida la siguiente información:

   • El nombre del hotel con el número de teléfono internacional.
   • El nombre del restaurante con una opinión incluida.
   • El vínculo de Google Maps al restaurante.

   El resultado debería ser similar al siguiente ejemplo.

Resultado:

Your customer email:
Subject: Delightful Dining Recommendation near The Zetter Marylebone

Dear [Customer's name],

We hope you are having a  wonderful stay at The Zetter Marylebone.

For your dining pleasure, we highly recommend The Sushi Co  - Marylebone, just a stone's throw away from the hotel.

This cozy restaurant offers a delectable array of authentic Japanese cuisine, with a special emphasis on fresh and flavorful sushi. One satisfied customer recently shared their experience on Google Maps:

"The food here was  very nice, and the staff were helpful and friendly. The sushi was very good, but it did feel pretty difficult to order a full meal as the cheapest actual sushi box with a proper selection was around £26. Overall, very tasty sushi and a nice setting."

 For further information and to explore the menu, please visit their Google Maps listing here: https://maps.google.com/?cid=12900927783072538867

We believe The Sushi Co - Marylebone is the perfect spot to satisfy your cravings for authentic Japanese flavors.  Please do not hesitate to contact us if you have any questions or require further assistance.

Thank you for choosing The Zetter Marylebone. We hope you have a memorable and enjoyable stay.

Best regards,

[Your name]
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En este lab, aprendiste a desarrollar una aplicación de IA generativa con Gemini y Google Maps.

Capacitación y certificación de Google Cloud

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Última actualización del manual: 11 de julio de 2025

Prueba más reciente del lab: 11 de julio de 2025

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