Adk MCP Gemma3

🚀 YouTube搜索項目：ADK結合Gemma3模型實現詳細指南

本項目利用ADK框架與12B規模的Gema3語言模型，構建了一套完整的YouTube搜索功能。通過函數調用機制，讓大語言模型（LLM）與外部API（如SERP API）交互，從而實現複雜的網絡搜索任務。

🚀 快速開始

安裝依賴

pip install -r requirements.txt

初始化模型

ollama init gema3:12b

啟動應用

agent = YouTubeSearchAgent()
results = agent.search_videos("學習Python編程")
print(results)

✨ 主要特性

• 模塊化設計：各個功能單元獨立可擴展。
• 高可配置性：支持多種API集成。
• 智能搜索：LLM驅動的語義理解能力。
• 結果優化：基於反饋機制不斷改進搜索質量。

📦 安裝指南

安裝依賴

pip install -r requirements.txt

初始化模型

ollama init gema3:12b

💻 使用示例

基礎用法

class YouTubeSearchAgent:
    def __init__(self, model_name="gema3:12b"):
        self.llm = LlmAgent(model_name)
        self._setup_agent()

    def _setup_agent(self):
        # 初始化LLM代理並設置YouTube搜索工具
        self.llm.init()
        self.llm.add_tool(youtube_search_tool)

    async def search_videos(self, query: str):
        response = await self.llm.run(query)
        return parse_youtube_response(response)

高級用法

def youtube_search_function():
    @llm_tool
    async def search_videos(query: str) -> dict:
        """通過YouTube API搜索視頻"""
        results = await serpapi_call(query)
        return format_youtube_results(results)
    
    return {
        "name": "youtube_search",
        "function": search_videos,
        "description": "執行YouTube視頻搜索並返回結構化結果"
    }

結果解析

def parse_youtube_response(response: str) -> dict:
    # 解析LLM返回的JSON格式響應
    try:
        return json.loads(response)
    except JSONDecodeError:
        raise ValueError("無效的JSON響應")

📚 詳細文檔

項目架構

project/
├── Images/
│   ├── adk-gemma3.gif           # 應用演示動畫
│   └── adk-gemma-web.gif        # 網頁界面展示
├── search/
│   ├── __init__.py              # 包初始化文件
│   └── agent.py                 # 主代理實現模塊
├── .gitignore                   # Git忽略規則
├── README.md                    # 項目文檔
├── LICENSE                      # MIT開源許可證
└── requirements.txt             # 依賴管理文件

典型應用場景

• 視頻內容檢索：快速查找特定主題的YouTube視頻。
• 教育輔助工具：幫助學習者尋找教學視頻資源。
• 市場調研支持：為企業提供競爭對手分析的視頻素材。
• 內容創作參考：為創作者提供靈感和參考資料。

🔧 技術細節

核心模塊

• ADK框架：提供LLM代理接口和工具管理能力。
• Gema3 12B模型：用於理解和生成自然語言指令。
• SERP API：實現YouTube視頻的結構化搜索。
• 結果格式化：將API返回的結果整理為用戶友好的列表格式。

📄 許可證

本項目遵循MIT開源協議，允許自由使用和修改，但需保留版權聲明。

❓ 問題排查

模型加載失敗

• 問題：無法初始化Gema3模型。
• 解決：檢查網絡連接和模型是否正確安裝。

API調用異常

• 問題：SERP API返回錯誤。
• 解決：確認API密鑰有效並檢查配額限制。

結果解析失敗

• 問題：響應格式不符合預期。
• 解決：確保LLM輸出符合JSON規範。

👨‍💻 作者信息

• 項目維護者：[你的名字]
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