Gemini AI創業點子神器：一步步教你用LiteLLM、Gradio整Pitch Deck！

逐步編碼指南：建立一個基於Gemini的AI創業提案生成器

在這個教程中，我們將構建一個強大且互動的AI應用程序，利用Google的Gemini Pro模型通過多功能的LiteLLM框架生成創業提案。LiteLLM是這一實現的核心，提供了一個統一的接口，讓我們可以使用OpenAI兼容的API與超過100個大型語言模型供應商進行互動，消除了處理各個SDK的複雜性。通過利用LiteLLM，我們無縫連接了Gemini的創意生成能力，並將輸出包裝成用戶友好的Gradio界面。此外，我們還使用FPDF生成精美的Unicode兼容PDF，其中包含完整的創業提案資料。這個教程展示了現代AI工具，包括LiteLLM、Gradio、Google生成式AI和FPDF，如何為企業家、創新者和開發者構建一個端到端的解決方案。

安裝所需庫

“`python
!pip install litellm gradio fpdf –quiet
“`

這行代碼安裝了此項目所需的核心庫。它引入LiteLLM以通過統一API與Gemini互動，Gradio用於創建簡單的網頁界面，FPDF則用於將AI生成的提案導出為格式良好的PDF文件，同時使用–quiet參數抑制冗長的安裝日誌。

導入必要的Python庫

“`python
import os
import gradio as gr
import uuid
import urllib.request
from fpdf import FPDF
from litellm import completion
“`

我們導入了項目中使用的所有必要Python庫，包括os（文件操作）、uuid（生成唯一文件名）和urllib（下載字體）。我們還初始化了Gradio的用戶界面、FPDF的PDF創建功能，並使用LiteLLM的completion函數來與Gemini進行接口。api_key變數存儲用戶的Gemini API密鑰，這是驗證請求所需的。

確保字體可用

“`python
if not os.path.exists(“DejaVuSans.ttf”):
print(“ 下載DejaVuSans.ttf…”)
font_zip_url = “https://downloads.sourceforge.net/project/dejavu/dejavu/2.37/dejavu-fonts-ttf-2.37.zip”
font_zip_path = “dejavu-fonts.zip”

urllib.request.urlretrieve(font_zip_url, font_zip_path)

with zipfile.ZipFile(font_zip_path, ‘r’) as zip_ref:
zip_ref.extractall(“dejavu-extracted”)

for root, dirs, files in os.walk(“dejavu-extracted”):
for file in files:
if file == “DejaVuSans.ttf”:
ttf_path = os.path.join(root, file)
shutil.copy(ttf_path, “DejaVuSans.ttf”)
print(“ 字體已提取並準備好。”)
break
“`

在這裡，我們確保DejaVuSans.ttf字體可用，以便創建Unicode兼容的PDF。我們從SourceForge下載字體壓縮文件，提取其內容，並將.ttf文件複製到工作目錄。這一步對於處理Gemini輸出中的特殊字符在生成最終提案PDF時至關重要。

與Gemini互動的函數

“`python
def call_gemini(system_prompt, user_prompt):
messages = [
{“role”: “system”, “content”: system_prompt},
{“role”: “user”, “content”: user_prompt}
]
response = completion(
model=”gemini/gemini-2.0-flash-lite”,
messages=messages,
api_key=api_key
)
return response[“choices”][0][“message”][“content”]
“`

這個函數call_gemini是一個封裝器，使用LiteLLM的completion API與Gemini 2.0 Flash Lite模型互動。它接受系統提示和用戶提示，將它們組織成OpenAI兼容的格式，使用提供的API密鑰發送請求，並返回生成的響應，方便在各個應用程序部分重用。

生成創業提案的函數

“`python
def generate_startup_pitch(theme):
try:
idea_prompt = f”生成一個在{theme}領域的創新創業想法。專注於使用現代技術解決實際問題。”
tagline_prompt = “根據您剛才提供的想法，生成一個簡短而引人注目的創業標語。”
pitch_prompt = “””
根據之前的創業想法，撰寫一個簡潔的提案資料，涵蓋：
1. 問題
2. 解決方案
3. 市場機會
4. 團隊描述
5. 商業模式
6. 牽引力或未來計劃
以看似VC提案的幻燈片筆記格式進行格式化。
“””

idea = call_gemini(“你是一位創新戰略家。”, idea_prompt)
tagline = call_gemini(“你是一位品牌專家。”, tagline_prompt)
pitch = call_gemini(“你是一位創業導師，正在撰寫提案資料。”, pitch_prompt)

filename = f”startup_pitch_{uuid.uuid4().hex[:8]}.pdf”
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.add_font(“DejaVu”, “”, font_path, uni=True)
pdf.set_font(“DejaVu”, size=12)

full_text = f”創業想法:n{idea}nn標語:n{tagline}nn提案資料:n{pitch}”
pdf.multi_cell(0, 10, full_text)
pdf.output(filename)

return idea, tagline, pitch, filename
except Exception as e:
return f” 錯誤: {e}”, “”, “”, None
“`

generate_startup_pitch函數協調整個創業生成過程。它將定制的提示發送到Gemini，通過LiteLLM生成創業想法、引人注目的標語和結構化的提案資料。然後，這些響應被組合到使用FPDF格式化的PDF中，並通過DejaVu字體提供適當的Unicode支持。PDF以唯一的文件名保存，使用戶能夠下載他們個性化的提案。錯誤處理確保了平穩的執行和用戶反饋，以防出現故障。

Gradio用戶界面定義

“`python
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown(“# AI創業提案生成器（支持PDF導出）”)
theme_input = gr.Textbox(label=”輸入主題或行業”, placeholder=”例如：心理健康、金融科技、氣候科技”)

generate_button = gr.Button(“生成提案”)

idea_output = gr.Textbox(label=”創業想法”)
tagline_output = gr.Textbox(label=”標語”)
pitch_output = gr.Textbox(label=”提案摘要”, lines=10)
pdf_output = gr.File(label=”下載提案作為PDF”)

def wrapper(theme):
idea, tagline, pitch, pdf_path = generate_startup_pitch(theme)
return idea, tagline, pitch, pdf_path

generate_button.click(fn=wrapper, inputs=theme_input, outputs=[idea_output, tagline_output, pitch_output, pdf_output])

demo.launch(share=True)
“`

我們定義了AI創業提案生成器的Gradio用戶界面。使用gr.Blocks()創建了一個整潔的佈局，讓用戶輸入創業主題或行業，並按下按鈕以觸發提案生成。按下後，包裝函數調用generate_startup_pitch，返回創業想法、標語、提案摘要和可下載的PDF。share=True標誌允許公眾訪問該應用程序，使其易於演示或通過唯一URL與其他人共享。

結論

通過將LiteLLM的抽象能力與Google的Gemini Pro的創造性智慧相結合，這個教程突顯了開發者如何快速原型化智能的、準備投入生產的應用程序。LiteLLM大幅簡化了與多種LLM API的交互，通過保持一致的OpenAI風格調用接口，讓我們能夠輕鬆應對如Gemini、Claude、OpenAI等供應商。通過Gradio，我們為用戶輸入和顯示結果添加了一個直觀的前端，而FPDF則使我們能夠將AI生成的內容轉換為可分享的、格式良好的PDF文檔。這個教程展示了如何在Colab友好的環境中構建一個多組件的AI應用，並強調了LiteLLM作為通向不斷擴展的語言模型生態系統的關鍵通道的角色。無論您是在構建最小可行產品還是生產工具，LiteLLM都提供了靈活性和可擴展性，以保持您的LLM工作流程快速且未來可持續。

在這個快速發展的AI領域，這樣的工具無疑會成為創業者的重要資源，幫助他們在競爭激烈的市場中快速切入，並有效地展示他們的創意。這種結合了技術與創新的方法，將改變我們對於創業提案生成的認知和實踐。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。