이 블로그 게시물 시리즈는 온디바이스 AI를 사용하여 지능형 Android 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둡니다. 데모 앱인 Jetpacker는 개인화된 기능으로 향상될 것입니다. 이번 편에서는 온디바이스 기능을 위해 ML Kit의 Prompt API를 통한 Gemini Nano 사용을 탐구합니다.온디바이스 처리는 향상된 사용자 개인 정보 보호, 오프라인 안정성 및 비용 절감과 같은 이점을 제공합니다. Jetpacker를 위해 세 가지 기능이 식별되었습니다. 여행 일정 요약, 경비 관리, 음성 메모 캡처입니다. 일정 요약은 상세한 일정을 준비 팁이 포함된 간결한 개요로 변환하여 사용자에게 도움을 줍니다. 이는 짧은 텍스트 입력/출력 및 확장성으로 인해 온디바이스 모델에 이상적입니다.Google의 효율적인 모바일 최적화 모델인 Gemini Nano는 이러한 기능을 지원합니다. ML Kit의 Prompt API는 쉬운 통합 및 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 경비 관리는 온디바이스 처리가 민감한 영수증 데이터를 비공개로 유지하는 또 다른 핵심 영역입니다. Gemini Nano의 멀티모달 기능은 영수증 이미지에서 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다.Structured Output API는 영수증 데이터를 정의된 Kotlin 객체로 파싱하는 과정을 더욱 간소화합니다. 마지막으로 음성 메모 기능은 ML Kit의 Speech Recognition API를 사용하여 온디바이스 전사를 수행합니다. 이 전사된 텍스트는 Prompt API에서 처리되어 관련 여행 활동을 식별합니다. 이 접근 방식은 Android 앱 내에서 효율적이고 개인적이며 안정적인 지능형 기능을 가능하게 합니다.