YouTube搜索项目：ADK结合Gemma3模型实现详细指南

项目概述

这是一个利用ADK框架与12B规模的Gema3语言模型构建YouTube搜索功能的完整实现。项目展示了如何通过函数调用机制让大语言模型(LLM)与外部API（如SERP API）交互，从而完成复杂的网络搜索任务。

核心模块

• ADK框架：提供LLM代理接口和工具管理能力
• Gema3 12B模型：用于理解和生成自然语言指令
• SERP API：实现YouTube视频的结构化搜索
• 结果格式化：将API返回的结果整理为用户友好的列表格式

功能模块

搜索代理功能

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代理并设置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)

搜索工具定义

def youtube_search_function():
    @llm_tool
    async def search_videos(query: str) -> dict:
        """通过YouTube API搜索视频"""
        results = await serpapi_call(query)
        return format_youtube_results(results)
    
    return {
        "name": "youtube_search",
        "function": search_videos,
        "description": "执行YouTube视频搜索并返回结构化结果"
    }

结果解析

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

项目架构

project/
├── Images/
│   ├── adk-gemma3.gif           # 应用演示动画
│   └── adk-gemma-web.gif        # 网页界面展示
├── search/
│   ├── __init__.py              # 包初始化文件
│   └── agent.py                 # 主代理实现模块
├── .gitignore                   # Git忽略规则
├── README.md                    # 项目文档
├── LICENSE                      # MIT开源许可证
└── requirements.txt             # 依赖管理文件

典型应用场景

• 视频内容检索：快速查找特定主题的YouTube视频
• 教育辅助工具：帮助学习者寻找教学视频资源
• 市场调研支持：为企业提供竞争对手分析的视频素材
• 内容创作参考：为创作者提供灵感和参考资料

项目特点

• 模块化设计：各个功能单元独立可扩展
• 高可配置性：支持多种API集成
• 智能搜索：LLM驱动的语义理解能力
• 结果优化：基于反馈机制不断改进搜索质量

使用说明

1. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 初始化模型：

ollama init gema3:12b

3. 启动应用：

agent = YouTubeSearchAgent()
results = agent.search_videos("学习Python编程")
print(results)

问题排查

模型加载失败

• 问题：无法初始化Gema3模型
• 解决：检查网络连接和模型是否正确安装

API调用异常

• 问题：SERP API返回错误
• 解决：确认API密钥有效并检查配额限制

结果解析失败

• 问题：响应格式不符合预期
• 解决：确保LLM输出符合JSON规范

作者信息

• 项目维护者：[你的名字]
• 联系邮箱：your.email@example.com
• GitHub仓库：[链接]

开源许可

本项目遵循MIT开源协议，允许自由使用和修改，但需保留版权声明。

此文档完整地介绍了如何利用ADK框架与Gema3模型构建一个功能完善的YouTube搜索系统。通过模块化的设计和清晰的代码结构，展示了LLM在实际应用中的强大能力。