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Visão geral

O Vertex AI Studio é uma ferramenta de prototipagem e personalização de modelos de IA generativa. A Vertex AI oferece acesso aos modelos do Gemini multimodal do Google, capazes de entender praticamente qualquer entrada, combinar diferentes tipos de informações e gerar quase qualquer resultado.

Você é desenvolvedor de aplicativos e/ou engenheiro de DevOps de uma empresa de viagens e entretenimento. A empresa contratou você para criar e testar snippets de código de prova de conceito para um futuro aplicativo de agente de viagens criado com o modelo Gemini Pro, o SDK da Vertex AI para Python e a API Google Maps.

Neste laboratório, você vai ajudar a agência de viagens a fornecer melhores recomendações de hotéis por meio de um chat. Para isso, este laboratório fornece um aplicativo que usa o Gemini e a API Google Maps para pedir respostas que recomendam hotéis e restaurantes próximos. Você revisa o script fornecido, ativa a API Google Maps e usa comandos para testar o script.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a fazer o seguinte:

• Ativar a API Google Maps.
• Instalar o SDK da Vertex AI e as bibliotecas Python.
• Atualizar um script pré-criado para acessar a API Google Maps.
• Usar a API Google Maps para fornecer recomendações de hotéis e restaurantes.
• Usar comandos para testar o script e recuperar informações relacionadas a viagens.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

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

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

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

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Tarefa 1: Ativar a API Google Maps e criar a chave de API

Ativar a API

A API Google Maps recupera informações detalhadas sobre hotéis e restaurantes. Siga estas etapas para ativar a API Google Maps:

1. No console do Google Cloud, acesse o menu de navegação () e clique em Plataforma Google Maps.

2. Na seção Aprenda o básico sobre criação de mapas, clique na guia Ativar APIs.

3. Na seção Concluir configuração, clique em Ativar APIs.

Quando o botão Visualizar APIs é exibido, isso significa que todas as APIs necessárias estão ativadas.

Observação: pode levar alguns minutos para que essa mudança entre em vigor e o objetivo seja verificado como concluído.

Clique em Verificar meu progresso para verificar o objetivo. Ativar a API Google Maps

Criar a chave da API Google Maps

Siga as etapas a seguir para criar uma chave de API para que seu aplicativo possa acessar a API Google Maps:

1. Ainda na janela Plataforma Google Maps, clique em Plataforma Google Maps (no canto superior esquerdo) e depois em Chaves e credenciais.

2. Clique em Criar credenciais > Chave de API.

3. Quando a janela Chave de API criada for aberta, anote Sua chave de API para usar mais tarde no laboratório.

4. Clique em Fechar.

Tarefa 2: Configurar o Vertex AI Workbench para o ambiente de notebook do JupyterLab

Abrir o notebook no Vertex AI Workbench e instalar o SDK da Vertex AI e as bibliotecas Python

Abra o arquivo de notebook no Vertex AI Workbench e configure o ambiente do JupyterLab.

1. No menu de navegação () do console do Google Cloud, clique em Vertex AI > Workbench.

2. Ache a instância e clique no botão Abrir o JupyterLab.

A interface do JupyterLab para sua instância do Workbench é aberta em uma nova guia do navegador.

Observação: se você não encontrar notebooks no JupyterLab, siga estas etapas para redefinir a instância:

1. Feche a guia do JupyterLab no navegador e volte à página inicial do Workbench.

2. Marque a caixa de seleção ao lado do nome da instância e clique em Redefinir.

3. Depois que o botão Abrir o JupyterLab for ativado novamente, aguarde um minuto e clique em Abrir o JupyterLab.

3. O arquivo aparece no painel Análises (à esquerda). Clique duas vezes para abri-lo.

4. Na caixa de diálogo Selecionar Kernel, escolha Python 3 na lista de kernels disponíveis.

A partir deste ponto, siga as etapas descritas em , começando pela Tarefa 1: Configurar o Vertex AI Workbench e instalar o SDK da Vertex AI.

Observação: o arquivo de notebook agent-v1.0.0.ipynb inclui instruções sobre quando voltar a estas instruções do laboratório para Verificar seu progresso e pontuá-lo

Configurar o Vertex AI Workbench e instalar o SDK da Vertex AI

Nesta seção, você vai capturar o ID do projeto, a região e a chave da API Google Maps como variáveis para que os valores possam ser usados mais tarde no notebook.

1. Célula 1: atualize o código da seguinte forma:

Conteúdo a ser substituído	Substituir por…
CHAVE DA API GOOGLE MAPS	<chave de API registrada anteriormente>

Depois que você substituir o conteúdo, o código ficará parecido com o seguinte:

# Defina API_Key como a chave de API que você gerou anteriormente. 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. Execute a Célula 1 atualizada, seguida da Célula 2, Célula 3 e Célula 4.

Você poderá receber uma mensagem de aviso em texto vermelho como a que segue. Essa não é uma mensagem de erro e deve ser ignorada porque, no caso deste laboratório, o TensorFlow não está sendo usado.

2024-03-08 23:15:29.211875: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31] Não foi possível encontrar drivers CUDA no computador. A GPU não será usada. 2024-03-08 23:15:30.008500: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Não foi possível registrar a fábrica do cuDNN: tentativa de registrar a fábrica para o plug-in do cuDNN quando uma já foi registrada 2024-03-08 23:15:30.008663: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:607] Não foi possível registrar a fábrica do cuFFT: tentativa de registrar a fábrica para o plug-in do cuFFT quando uma já foi registrada 2024-03-08 23:15:30.155640: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1515] Não foi possível registrar a fábrica do cuBLAS: tentativa de registrar a fábrica para o plug-in do cuBLAS quando uma já foi registrada 2024-03-08 23:15:30.497580: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31] Não foi possível encontrar drivers CUDA no computador. A GPU não será usada. 2024-03-08 23:15:30.501553: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] Este binário do TensorFlow é otimizado para usar instruções de CPU disponíveis em operações de desempenho crítico. Para ativar as seguintes instruções: AVX2 FMA, em outras operações, recrie o TensorFlow com as flags de compilador apropriadas. 2024-03-08 23:15:37.436150: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] Aviso do TF-TRT: não foi possível encontrar o TensorRT Observação: talvez seja necessário esperar alguns minutos para verificar se a tarefa foi concluída.

Clique em Verificar meu progresso para verificar o objetivo. Instalar o SDK da Vertex AI e as bibliotecas Python

Tarefa 3: Usar um comando para receber recomendações de hotéis

Testar um comando usando o SDK do Python com o modelo de texto do Gemini Pro

Nesta tarefa, você vai analisar o código incluído na Tarefa 2 do notebook e modificar o exemplo de comando com seu comando personalizado com base nos requisitos especificados.

1. Execute as Células 5 e 6.
2. Célula 7: um exemplo de comando é fornecido. Você pode modificar as datas da viagem, a cidade e o local, além do orçamento. Execute a célula.

Observação: as principais cidades globais têm muito mais dados do Google Maps para trabalhar com base em avaliações de clientes, fotos etc. Portanto, é recomendável que você use uma cidade global importante como Tóquio, Nova York, São Francisco, Sydney etc. para este comando.

3. Execute as Células 8, 9, 10 e 11.

Depois de executar as etapas da Tarefa 2 no arquivo do notebook, o resultado deverá ser uma lista de hotéis, cada um formatado de maneira semelhante à mostrada a seguir.

Resultado:

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

* Endereço: 2 Spring Gardens, St. James's, Londres SW1A  2TS
* Diária: a partir de £ 499 (aproximadamente US$ 605)
* Distância da Trafalgar Square: 150 metros (2 minutos a pé)
* Comodidades: Wi-Fi grátis, restaurante, bar, academia, spa
* Site: https://www. thetrafalgarstjames.com/

Esses hotéis oferecem uma variedade de estilos e comodidades, todos a uma curta distância a pé da Trafalgar Square e dentro do seu orçamento com diária de US$ 500.

**Observação**: os preços podem variar dependendo das datas específicas da sua estadia e da disponibilidade.

**Outras opções:**

*  Use sites de reserva como Booking.com ou Expedia para comparar preços e encontrar ofertas.
* Procure aluguel de apartamentos pelo Airbnb para uma experiência mais local.
* Confira os hostels para uma opção econômica, principalmente se você estiver viajando só.

Espero que isso ajude você a encontrar o hotel perfeito para sua viagem a Londres!

Clique em Verificar meu progresso para verificar o objetivo. Usar um comando para receber recomendações de hotéis

Tarefa 4: Usar a API Google Maps para recuperar detalhes sobre o hotel

Recuperar os dados de geocódigo do hotel usando a API Google Maps

Nesta tarefa, você vai salvar o hotel em que quer se hospedar nas férias e usar sua chave da API Google Maps para recuperar os dados dos resultados de geocódigo do Google Maps. Em seguida, você vai usar esses dados para recuperar o local e o ID de lugar.

1. Célula 12: substitua INSERT HOTEL NAME HERE pelo hotel que você escolheu no resultado da Célula 11 e execute a célula. Exemplo:

hotel = 'The Club Quarters Hotel, Trafalgar Square'

2. Célula 13: execute a célula. O código será semelhante ao seguinte:

# Observação: A chave de API está definida na célula 1. gmaps = googlemaps.Client(key=API_KEY) # Geocodificação de um endereço geocode_result = gmaps.geocode({hotel})

3. Célula 14: execute a célula. O resultado será semelhante a este:

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']}]

Observação: o resultado usa pprint para exibir o JSON armazenado em geocode_result e foi truncado para manter este manual do laboratório breve. Porém, na parte inferior do resultado você notará o ID de lugar do hotel, que pode ser recuperado de geocode_result usando o código na Célula 15 a seguir.

4. Célula 15: substitua INSERT THE KEY FOR THE PLACE ID HERE pelo place_id do resultado da Célula 14. Não se esqueça de incluir as aspas. Execute a célula. O código resultante será semelhante ao resultado a seguir.

Para inserir em geocode_result: place_id = "INSERT THE KEY FOR THE PLACE ID HERE" print(f"Place ID: {place_id}")

O ID de lugar do hotel vai aparecer no resultado.

Clique em Verificar meu progresso para verificar o objetivo. Usar a API Google Maps para recuperar detalhes do hotel

Tarefa 5: Usar a API Google Maps para recuperar mais detalhes sobre o hotel

Usar o ID de lugar para recuperar os detalhes do lugar da API Google Maps

Nesta tarefa, você vai usar o ID de lugar para recuperar detalhes sobre o hotel na API Maps. Com os resultados dessa chamada de função, você vai recuperar o nome do hotel (como confirmação), o endereço e o número de telefone internacional. Essas informações serão adicionadas ao e-mail de recomendação do restaurante em uma tarefa posterior. Você também vai recuperar e imprimir a primeira avaliação do hotel e o URL de todas as fotos associadas.

1. Execute as Células 16 e 17.

2. Analise o resultado da Célula 17. Você vai ver as avaliações do hotel.

3. Célula 18: execute esta célula para recuperar, armazenar e imprimir o nome do hotel, o endereço e o número de telefone internacional. Eles serão adicionados ao e-mail de recomendação do restaurante na última tarefa. O código será semelhante ao seguinte:

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)

O resultado será o nome, o endereço e o número de telefone internacional impressos com pprint, semelhante ao seguinte.

Resultado:

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

4. Célula 19: execute a célula para imprimir a primeira avaliação do hotel usando pprint.

   O código será semelhante ao seguinte:

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

5. Execute a Célula 20: o código recupera e imprime o URL do Google Maps do hotel, com acesso a todas as fotos associadas a ele, semelhante ao seguinte resultado:

['The ' 'Zetter Marylebone']

6. Salve o notebook.
7. Usando o navegador, acesse o hiperlink fornecido no resultado para a Célula 20. Você vai ver todas as fotos associadas ao hotel, além de outros detalhes do Google Maps.

Clique em Verificar meu progresso para verificar o objetivo. Usar a API Google Maps para recuperar mais detalhes sobre o hotel

Tarefa 6: Usar a API Google Maps para receber recomendações de um restaurante próximo

Usar o recurso de pesquisa de negócios próximos para encontrar um restaurante perto do hotel

Nesta tarefa, você vai usar o recurso de pesquisa de negócios próximos da API Google Maps, as coordenadas geográficas do hotel (latitude e longitude) e o parâmetro de raio para receber recomendações de um restaurante de sushi perto do hotel que você selecionou na Tarefa 1.

1. Célula 21: execute a célula para salvar as coordenadas geográficas do hotel como duas variáveis, latitude e longitude.

   Você precisa da latitude e da longitude para encontrar locais próximos, como restaurantes, na célula a seguir. O código na célula será semelhante ao seguinte:

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

O resultado será as coordenadas impressas.

Resultado:

51,51487710000001
-0,1586355

2. Consulte a documentação de tipos compatíveis da API Places. Este link fornece parâmetros place_type que você pode incluir na string de URL para especificar o que está procurando.

3. Célula 22: execute a célula. O código executa as seguintes tarefas:

   • Na lista de parâmetros place_type, usa sushi_restaurant como palavra-chave.
   • Use a chave de API que você registrou anteriormente.

   e é semelhante ao código a seguir.

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. Execute as Células 22 e 23. Você vai ver uma resposta JSON com todos os restaurantes de sushi próximos e, em seguida, o primeiro dentro do raio definido.
5. Execute a Célula 24. O primeiro restaurante da lista vai aparecer. O resultado será semelhante a este:

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. Execute o código na Célula 25 para definir a variável nearby_restaurant como o place-id do restaurante.

   O código será semelhante ao seguinte:

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

O resultado será um ID de lugar semelhante ao exemplo a seguir.

Resultado:

ChIJUTYMRn8bdkgR86ABd3dNCbM

7. Execute a Célula 26 para incluir a variável de ID de lugar do restaurante que você armazenou na etapa anterior.

8. Execute a Célula 27 e observe o resultado, que são os detalhes do Google Maps do restaurante japonês.

9. Execute a Célula 28 para armazenar o nome do restaurante, a primeira avaliação e o URL do Google Maps do restaurante de sushi.

   O código será semelhante ao seguinte:

# Analise o resultado da célula anterior. Nos detalhes do restaurante em `restaurant_data`, recupere o nome do restaurante, a primeira avaliação e o URL do mapa do restaurante, concluindo o código a seguir. 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)

O resultado será parecido com o mostrado a seguir.

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': 'Avaliação do sushi co Kensington, pois não me deixou avaliar '
         'it.\n'
         '\n'
         'A comida aqui é muito boa, e a equipe é prestativa e simpática, '
         'mas o serviço foi extremamente lento, especialmente considerando que '
         'o restaurante estava praticamente vazio na noite de terça-feira. O sushi '
         'era muito bom, mas foi difícil pedir uma refeição completa '
         'porque a caixa de sushi mais barata com uma boa seleção custava cerca de '
         '£ 26, embora os preços fossem geralmente justos. Me disseram que os '
         'curries e o lámen não eram muito bons.\n'
         'No geral, o sushi é muito saboroso e o ambiente é agradável, mas o restaurante tem um toque muito '
         'ocidental para um restaurante de sushi. É muito estranho que eles não tenham me deixado '
         'adicionar fotos, então coloquei as fotos deste lugar no ponto turístico de Marylebone.',
 'time': 1700396289,
 'translated': False}
'https://maps.google.com/?cid=12900927783072538867'

Clique em Verificar meu progresso para verificar o objetivo. Usar a API Google Maps para receber recomendações de um restaurante próximo

Tarefa 7: Usar a API Vertex AI para criar um e-mail recomendando um restaurante próximo

Criar um e-mail recomendando um restaurante próximo usando a API Vertex AI

Para esta tarefa, você vai usar o Gemini Pro para criar um e-mail de recomendação de restaurante com base nos detalhes que você coletou durante o laboratório para o hotel e o restaurante de sushi, incluindo os seguintes:

• Nome do hotel
• Endereço do hotel
• Número de telefone internacional do hotel
• Nome do restaurante
• Avaliação do restaurante
• Hiperlink do Google Maps para o hotel

1. Execute a Célula 28 para usar o GenerativeModel do Gemini Pro e concluir a criação do modelo model_restaurant.

   O código será semelhante ao seguinte:

model_restaurant = GenerativeModel("gemini-pro")

2. Execute as Células 29 e 30.

3. Execute a Célula 31 para o número de telefone internacional ser incluído no e-mail resultante.

   O código será semelhante ao seguinte:

prompt_email = f"""Você é diretor de marketing do {hotel_name} em {hotel_address} e pode ser contatado pelo número {international_phone_number}. Escreva um e-mail para um cliente sugerindo o {restaurant_name} como um restaurante recomendado perto do {hotel}, inclua informações da avaliação {review} que fornecem a experiência de outro cliente e um hiperlink para um mapa do Google {map_url}. O e-mail deve ter um tom alegre e positivo, mas não inclua o nome do avaliador."""

4. Execute a Célula 32. Observe o resultado. Você vai ver um modelo de e-mail criado com os detalhes que você coletou durante seu trabalho neste notebook, incluindo:

   • O nome do hotel, com o número de telefone internacional.
   • O nome do restaurante com uma avaliação incluída.
   • O link do Google Maps para o restaurante.

   O resultado será semelhante a este:

Resultado:

Seu e-mail para o cliente:
Assunto: Recomendação de um excelente restaurante perto do The Zetter Marylebone

Olá, [nome do cliente],

Esperamos que sua estadia no The Zetter Marylebone esteja sendo agradável.

Para uma experiência gastronômica especial, recomendamos o The Sushi Co - Marylebone, que fica a poucos passos do hotel.

Esse restaurante aconchegante oferece uma deliciosa variedade de pratos da culinária japonesa autêntica, com ênfase especial em sushi fresco e saboroso. Um cliente satisfeito compartilhou recentemente sua experiência no Google Maps:

"A comida aqui é muito boa, e a equipe é prestativa e simpática. O sushi era muito bom, mas foi difícil pedir uma refeição completa, porque que a caixa de sushi mais barata com uma boa seleção custava cerca de £ 26. No geral, o sushi é muito saboroso e o ambiente é agradável."

 Para mais informações e para ver o cardápio, acesse a página do restaurante no Google Maps: https://maps.google.com/?cid=12900927783072538867

Acreditamos que o The Sushi Co - Marylebone é o lugar perfeito para apreciar a autêntica culinária japonesa.  Entre em contato se tiver dúvidas ou precisar de mais ajuda.

Agradecemos por escolher o The Zetter Marylebone. Esperamos que sua estadia seja agradável e inesquecível.

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Neste laboratório, você aprendeu a desenvolver um aplicativo de IA generativa com o Gemini e o Google Maps.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 11 de julho de 2025

Laboratório testado em 11 de julho de 2025

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