الأسئلة الشائعة وتحديد المشاكل وحلّها

ما هي الاختلافات بين استخدام Gemini Developer API وAgent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)؟

يسرد الجدول التالي الاختلافات المهمة بين مقدّمي خدمة "Gemini API" بشكل عام بغض النظر عن طريقة الوصول إليهما:

¹ يقدّم مقدّما واجهات برمجة التطبيقات نموذج تسعير مختلفًا للدفع حسب الاستخدام (يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات في المستندات الخاصة بكل منهما).

^‫2 لا تتوافق واجهة برمجة التطبيقات Files API الخاصة بـ Gemini Developer API مع حِزم تطوير البرامج Firebase AI Logic.

يعرض الجدول التالي مدى توفّر الميزات التي يتم طرح أسئلة شائعة بشأنها لمقدّمي خدمة "Gemini API" الاثنين. ينطبق هذا الجدول على وجه التحديد عند استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بعميل Firebase AI Logic.

هل يمكنني استخدام كل من Gemini Developer API وAgent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)؟

نعم، يمكنك تفعيل كلتا الخدمتَين "Gemini API" في مشروعك على Firebase، ويمكنك استخدام كلتا واجهتَي برمجة التطبيقات في تطبيقك.

للتنقل بين موفّري واجهات برمجة التطبيقات في الرمز، ما عليك سوى التأكّد من ضبط الخدمة الخلفية بشكل مناسب في الرمز.

ما هي التغييرات المطلوبة لإعادة تسمية "Vertex AI" إلى "Agent Platform"؟

في منتصف عام 2026، أعادت Google Cloud تسمية "Vertex AI" إلى "منصة وكيل Gemini Enterprise" (أو "منصة الوكيل"). في منظومة Firebase المتكاملة، نشير إلى هذه الخدمة باسم "Agent Platform Gemini API".

بالنسبة إلى Google Cloud، شملت عملية تغيير العلامة التجارية ما يلي: يُرجى العِلم أنّه تم إجراء تغييرات أخرى، ولكنّها لا تنطبق على Firebase AI Logic.

• تغيير العلامة التجارية للمنتج من "Vertex AI" إلى "منصة وكيل Gemini Enterprise" (أو "منصة الوكيل")، ويشمل ذلك عناوين URL جديدة Google Cloud لوحدة التحكّم والمستندات.

• تغيير اسم العرض لواجهة برمجة التطبيقات من "Vertex AI API" إلى "Agent Platform API" يُرجى العِلم أنّ اسم الخدمة ظلّ كما هو: aiplatform.googleapis.com.

• إعادة تسمية "Vertex AI Studio" إلى "Agent Studio"

• لم يطرأ أي تغيير على إمكانات واجهات برمجة التطبيقات الأساسية أو النماذج المتوافقة.

بالنسبة إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic، أجرينا عملية تغيير العلامة التجارية هذه من خلال تعديل بنية التهيئة لخدمة الخلفية "Gemini API" وتعديل الموقع الجغرافي التلقائي للوصول إلى النموذج عند استخدام هذه البنية الجديدة.

• بنية تهيئة جديدة لخدمة الخلفية "Gemini API":

  Swift

  تغيير vertexai إلى agentPlatform
  تتوفّر هذه الميزة بدءًا من الإصدار 12.17.0 أو إصدار أحدث من حزمة تطوير البرامج (SDK) لمنصات Apple في Firebase.

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexai` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexai(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  بعد

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  تغيير vertexAI إلى agentPlatform
  متاحة بدءًا من الإصدار 17.15.0 أو إصدار أحدث من حزمة تطوير البرامج (SDK) لمنصة Firebase AI Logic لنظام التشغيل Android (Firebase Android BoM الإصدار 34.17.0 أو إصدار أحدث).

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  بعد

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Java

  تغيير vertexAI إلى agentPlatform
  متاحة بدءًا من الإصدار 17.15.0 أو إصدار أحدث من حزمة تطوير البرامج (SDK) لمنصة Firebase AI Logic لنظام التشغيل Android (Firebase Android BoM الإصدار 34.17.0 أو إصدار أحدث).

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  بعد

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  تغيير VertexAIBackend إلى AgentPlatformBackend
  متاحة بدءًا من الإصدار 12.17.0 أو إصدار أحدث من حزمة تطوير البرامج (SDK) من Firebase JavaScript.

  BEFORE

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  بعد

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  تغيير vertexAI إلى agentPlatform
  تتوفّر هذه الميزة بدءًا من الإصدار 3.15.0 أو الإصدارات الأحدث من المكوّن الإضافي Firebase AI Logic لنظام Flutter (الإصدار 4.18.0 أو الإصدارات الأحدث من قائمة مواد Firebase لنظام Flutter).

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  بعد

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  تغيير VertexAI إلى AgentPlatform
  متاحة بدءًا من الإصدار 13.15.0 أو إصدار أحدث من حزمة تطوير البرامج (SDK) من Firebase لـ Unity.

  BEFORE

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  بعد

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• الموقع الجغرافي التلقائي الجديد للوصول إلى النموذج عند استخدام بنية الإعداد الجديدة:

  عند استخدام صيغة الإعداد الجديدة "Agent Platform"، يكون الموقع الجغرافي global هو الموقع الجغرافي التلقائي.

  تم إجراء هذا التغيير لأنّ جميع طُرز Gemini تقريبًا متوافقة مع global، ولم يعُد Google Cloud يتيح استخدام موقع us-central1 مع الإصدارات الجديدة من معظم طُرز Gemini.

ما هي واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة؟ وكيف يمكن تفعيلها؟

لاستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) مع Firebase AI Logic، يجب تفعيل واجهتَي برمجة التطبيقات التاليتَين في مشروعك:Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

• Agent Platform واجهة برمجة التطبيقات (aiplatform.googleapis.com)
• Firebase AI Logic واجهة برمجة التطبيقات (firebasevertexai.googleapis.com)

يمكنك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات هذه باستخدام أحد الخيارَين التاليَين:

• الخيار 1 (إجراء يُنصح به): فعِّل واجهات برمجة التطبيقات ببضع نقرات في وحدة تحكّم Firebase باتّباع الخطوات التالية:

  1. في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى صفحة خدمات الذكاء الاصطناعي > Firebase AI Logic.

  2. انقر على البدء.

  3. انقر على هذا الرمز للبدء باستخدام Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).

     سيؤدي ذلك إلى بدء سير عمل موجّه يتيح لك استخدام واجهتَي برمجة التطبيقات. ستوفّر Firebase أيضًا حساب خدمة مُدارًا من Google (P4SA) للسماح باستخدام Gemini API، بالإضافة إلى إضافة واجهة برمجة التطبيقات Firebase AI Logic إلى القائمة المسموح بها لمفتاح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase.

• الخيار 2 (يدوي؛ لا يُنصح به): فعِّل واجهات برمجة التطبيقات في وحدة تحكّم Google Cloud باتّباع الخطوات التالية:

  1. انقر على رابط كل واجهة برمجة تطبيقات في أعلى إدخال الأسئلة الشائعة هذا، ثم انقر على تفعيل في صفحة كل واجهة برمجة تطبيقات.

  2. أضِف واجهة برمجة التطبيقات Firebase AI Logic إلى القائمة المسموح بها لمفتاح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase.

كيف يمكن إيقاف واجهات برمجة التطبيقات في مشروع Firebase؟

بالنسبة إلى Firebase AI Logic، نحاول تسهيل عملية إعداد مشروع Firebase لاستخدام موفّر Gemini API الذي اخترته قدر الإمكان. ويشمل ذلك تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة في مشروع Firebase أثناء رحلات محدّدة، مثل سير العمل الإرشادي في وحدة تحكّم Firebase.

ومع ذلك، إذا قرّرت عدم استخدام Firebase AI Logic أو أحد مقدّمي خدمة Gemini API، يمكنك إيقاف واجهات برمجة التطبيقات المرتبطة في مشروع Firebase الخاص بك.

ما هي الأذونات التي قد تكون مطلوبة لاستخدام Firebase AI Logic؟

ما هي النماذج المتوافقة عند استخدام Firebase AI Logic؟

قائمة الطُرز المتوافقة نضيف إمكانات جديدة إلى حِزم SDK بشكل متكرّر، لذا يُرجى مراجعة هذه الأسئلة الشائعة للاطّلاع على آخر الأخبار (وكذلك في ملاحظات الإصدار والمدوّنات والمشاركات على وسائل التواصل الاجتماعي).

• يتوافق Firebase AI Logic مع الطُرز التالية:

  • Gemini Developer API

    • معظم النماذج الأساسية Gemini وImagen

    يُرجى العِلم أنّ Gemini Developer API (بغض النظر عن طريقة الوصول إليه) لا يتيح سوى نماذج Imagen ثابتة معيّنة.

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • معظم النماذج الأساسية Gemini وImagen

• Firebase AI Logic لا تتوافق مع الطُرز التالية(بغض النظر عن مقدّم خدمة Gemini API الذي اخترته):

  • النماذج المُحسّنة

  • نماذج التضمين أو نماذج Veo أو نماذج Lyria أو نماذج الروبوتات أو نماذج استخدام الكمبيوتر أو نماذج Gemini Omni أو نماذج Gemini Flash Cyber

  • طُرز Imagen أو imagen-3.0-capability-001 أقدم

ماذا تفعل عند إيقاف النماذج نهائيًا؟

عندما نُصدر إصدارًا ثابتًا من النموذج، نسعى إلى ضمان توفّره لمدّة عام واحد على الأقل قبل إيقافه نهائيًا.

مكان العثور على تاريخ إيقاف نموذج

في ما يلي بعض الطرق التي يمكنك من خلالها العثور على تاريخ الإيقاف النهائي لنموذج:

• عند طرح الإصدار: ندرِج تاريخ الإيقاف المتوقّع لكل نموذج في عدة مواضع في مستندات موفّر Gemini API وفي مستندات Firebase (راجِع صفحة النماذج المتوافقة).

• عند اقتراب تاريخ الإيقاف النهائي: ترسل Google رسائل إلكترونية إلى أعضاء المشروع المعنيين، وننشر تذكيرات في ملاحظات الإصدار والقنوات الأخرى بشأن أي عمليات إيقاف نهائي وشيكة (على سبيل المثال، تذكير بتواريخ الإيقاف النهائي للنموذجين الثابتين Gemini 1.5 و1.0).

ما هي الإجراءات التي يجب اتّخاذها إذا كان النموذج الذي تستخدمه سيتم إيقافه نهائيًا؟

1. ابحث عن طراز متوافق حاليًا واسم الطراز.

2. عدِّل اسم النموذج الذي يستخدمه تطبيقك قبل تاريخ الإيقاف النهائي، وإلا ستتعذّر معالجة أي طلبات إلى هذا النموذج وسيظهر الخطأ 404.

   • يمكنك ضبط اسم النموذج أثناء عملية التهيئة عند إنشاء مثيل GenerativeModel أو LiveModel أو ImagenModel. يُرجى مراجعة التوصية المهمة أدناه بشأن استخدام Firebase Remote Config.

   • عند استخدام Firebase AI Logic، عادةً لن تحتاج إلى تعديل أي جزء من الرمز الذي يستدعي النموذج فعليًا.

     يُرجى العِلم أنّه Gemini 3.xتم إيقاف مَعلمات اختيار العيّنات (درجة العشوائية، وأعلى K كلمة محتملة، وأعلى احتمال تراكمي) نهائيًا في نماذج Gemini 3.x.

3. اختبِر تطبيقك للتأكّد من أنّ الاستجابات لا تزال على النحو المتوقّع.

Gemini 2.5 النماذج الثابتة - تواريخ إيقافها واستبدالها

• Gemini 2.5 Pro وGemini 2.5 Flash وGemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image (المعروفة أيضًا باسم "Nano Banana")

  • بالنسبة إلى النماذج ذات الاستخدام العام، يعتمد تاريخ الإيقاف على مقدّم خدمة Gemini API الذي اخترته:

    • ‫Gemini Developer API (Google AI): ‏16 أكتوبر 2026
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 20 أكتوبر 2026

  • بالنسبة إلى نموذج إنشاء الصور (Nano Banana)، سيكون تاريخ الإيقاف النهائي هو نفسه بغض النظر عن مزوّد خدمة Gemini API الذي اخترته: 2 أكتوبر 2026

  يُرجى العِلم أنّ هذا التغيير لا يؤثر في نماذج "Nano Banana" الأخرى وأي نماذج Gemini Live API 2.5 ثابتة.

الاستبدال: يمكنك الانتقال إلى استخدام أحد نماذج Gemini 3.x الجديدة (مثل gemini-3.6-flash أو gemini-3.1-flash-image).

Imagen النماذج الثابتة - تواريخ إيقافها واستبدالها

• سيتم إيقاف جميع طُرز Imagen بحلول 30 يونيو 2026.

الاستبدال: يمكنك نقل تطبيقاتك لاستخدام نماذج الصور Gemini ("نماذج Nano Banana").

Gemini 2.0 النماذج الثابتة - تواريخ إيقافها واستبدالها

• ‫Gemini 2.0 Flash وGemini 2.0 Flash‑Lite:

  ‫gemini-2.0-flash-001 (والاسم المستعار الذي يتم تعديله تلقائيًا gemini-2.0-flash)
  ‫gemini-2.0-flash-lite-001 (والاسم المستعار الذي يتم تعديله تلقائيًاgemini-2.0-flash-lite)

  • ‫6 فبراير 2026: لن تكون هذه النماذج متاحة للاستخدام في المشاريع التي لم يسبق لها استخدام النموذج.

  • ‫31 مارس 2026: سيتم إيقاف هذه النماذج.

  يُرجى العِلم أنّ نماذج Gemini Live API 2.0 الثابتة لا تتأثر.

الاستبدال: يمكنك الانتقال إلى استخدام أحد نماذج Gemini 3.x الجديدة (مثل gemini-3.1-flash-lite).

النماذج الثابتة من Gemini 1.5 و1.0 - تواريخ إيقافها واستبدالها

• طرُز Gemini 1.5 Pro:

  • ‫gemini-1.5-pro-002 (وgemini-1.5-pro): 24 سبتمبر 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 مايو 2025

• طرُز Gemini 1.5 Flash:

  • ‫gemini-1.5-flash-002 (وgemini-1.5-flash): 24 سبتمبر 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 مايو 2025

• طُرز Gemini 1.0 Pro Vision: 21 أبريل 2025 (كان من المقرر سابقًا إيقافها في 9 أبريل 2025)

• طُرز Gemini 1.0 Pro: 21 أبريل 2025 (كان من المقرر سابقًا إيقافها في 9 أبريل 2025)

الاستبدال: يمكنك الانتقال إلى استخدام أحد نماذج Gemini 3.x الجديدة (مثل gemini-3.1-flash-lite).

هل يستخدم Firebase AI Logic بياناتي لتدريب النماذج؟

اطّلِع على إدارة البيانات والذكاء الاصطناعي المسؤول.

كيف يمكن ضبط حدّ السعر لكل مستخدم؟

بشكلٍ تلقائي، يضبط Firebase AI Logic الحدّ الأقصى للطلبات لكل مستخدم على 100 طلب في الدقيقة.

إذا أردت تعديل الحد الأقصى لعدد الطلبات لكل مستخدم، عليك تعديل إعدادات الحصة لواجهة برمجة التطبيقات Firebase AI Logic.

Firebase AI Logic مزيد من المعلومات عن حصة واجهة برمجة التطبيقات في تلك الصفحة، يمكنك أيضًا التعرّف على كيفية عرض حصتك وتعديلها.

كيف يمكن تقليل وقت الاستجابة والاستخدام العالي للرموز المميزة؟

إذا كنت تواجه وقت استجابة طويلاً أو استخدامًا عاليًا للرموز المميزة، من المحتمل أن يكون ذلك بسبب إعداد مستوى التفكير للنموذج الذي تستخدمه.

تستخدم نماذج Gemini 3 والإصدارات الأحدث دائمًا "عملية تفكير" داخلية تحسّن بشكل كبير قدراتها على الاستنتاج والتخطيط المتعدّد الخطوات، ما يجعلها فعّالة للغاية في المهام المعقّدة، مثل الترميز والرياضيات المتقدّمة وتحليل البيانات.

ومع ذلك، قد لا تكون المستويات الأعلى من التفكير مطلوبة دائمًا حسب المهمة، ويمكنك ضبط النموذج لاستخدام مستوى تفكير أقل. سيساعد مستوى التفكير الأقل في تقليل وقت الاستجابة واستخدام الرموز المميزة. لمساعدتك في تحديد مدى حاجة النموذج إلى قدرته على التفكير، راجِع مقارنة صعوبات المهام.

يُرجى العِلم أنّه بالنسبة إلى معظم النماذج Gemini 3 والإصدارات الأحدث، تم ضبط مستوى التفكير التلقائي على HIGH.

هل يجب تضمين نوع MIME في طلباتي المتعدّدة الوسائط؟ (مثل الصور وملفات PDF والفيديوهات والملفات الصوتية)

نعم، يجب دائمًا تقديم ما يلي في كل طلب متعدد الوسائط:

• mimeType الملف الاطّلاع على استثناء أدناه

• الملف يمكنك تقديم الملف كبيانات مضمّنة أو باستخدام عنوان URL الخاص به.

يمكنك التعرّف على أنواع ملفات الإدخال المتوافقة وكيفية تحديد نوع MIME وخياري توفير الملف في ملفات الإدخال المتوافقة والمتطلبات.

استثناء من تضمين نوع MIME في طلبك

يُستثنى من تقديم نوع MIME مدخلات الصور المضمّنة للطلبات الواردة من تطبيقات Android وApple الأصلية.

توفّر حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصتَي Android وApple طريقة مبسطة ومتوافقة مع المنصات للتعامل مع الصور في الطلبات، إذ يتم تحويل جميع الصور (بغض النظر عن تنسيقها) من جهة العميل إلى تنسيق JPEG بجودة% 80 قبل إرسالها إلى الخادم.Firebase AI Logic هذا يعني أنّه عند تقديم الصور كبيانات مضمّنة باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصتَي Android وApple، لن تحتاج إلى تحديد نوع MIME في الطلب.

يتم عرض هذه المعالجة المبسّطة في مستندات Firebase AI Logic في أمثلة إرسال الصور المشفرة بتنسيق base64 في الطلبات.

في ما يلي بعض المعلومات الإضافية الخاصة بكل منصة حول هذه الميزة:

• على أجهزة Android:

  • يمكنك الاستفادة من الطريقة المبسّطة للتعامل مع أنواع الصور المتوافقة مع النظام الأساسي (Bitmap) في الطلبات المتعدّدة الوسائط التي تحتوي على صور كبيانات مضمّنة (راجِع المثال).

  • للحصول على مزيد من التحكّم في تنسيقات الصور وعمليات التحويل، يمكنك تقديم الصور بتنسيق InlineDataPart وتوفير نوع MIME محدّد. على سبيل المثال:

    content { inlineData(/* PNG as byte array */, "image/png") }

• بالنسبة إلى منصات Apple:

  • يمكنك الاستفادة من الطريقة المبسّطة للتعامل مع أنواع الصور المتوافقة مع النظام الأساسي (UIImage وNSImage وCIImage وCGImage) في الطلبات المتعددة الوسائط التي تحتوي على صور كبيانات مضمّنة (اطّلِع على المثال).

  • للحصول على مزيد من التحكّم في تنسيقات الصور وعمليات التحويل، يمكنك تقديم الصور بتنسيق InlineDataPart وتوفير نوع MIME محدّد. على سبيل المثال:

    InlineDataPart(data: Data(/* PNG Data */), mimeType: "image/png")

هل تتوفّر هذه الميزات عند استخدام Firebase AI Logic: التأسيس باستخدام "بحث صور Google"، والضبط الدقيق للنموذج، وإنشاء عمليات التضمين، والاسترجاع الدلالي؟

تتوفّر الميزات التالية في نماذج مختلفة ومقدّمي خدمات واجهات برمجة التطبيقات، ولكن لا تتوفّر عند استخدام Firebase AI Logic:

• تحديد المصدر من خلال "بحث Google بالصور"
• ضبط نموذج
• إنشاء التضمينات
• الاسترجاع الدلالي

إذا أردت إضافة هذه الميزات كطلبات ميزات أو التصويت على طلب ميزة حالي، يُرجى الانتقال إلى Firebase UserVoice.

لماذا تم تغيير الاسم من "Vertex AI in Firebase" إلى "Firebase AI Logic"؟

في عام 2024، أطلقنا مجموعة من حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالعملاء في Firebase والتي يمكنها استخدام Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)، بالإضافة إلى بوابة وكيل Firebase لحماية واجهة برمجة التطبيقات هذه من إساءة الاستخدام ولإتاحة عمليات الدمج مع منتجات Firebase الأخرى. أطلقنا على منتجنا اسم "Vertex AI في Firebase"، وقد وصف هذا الاسم بدقة حالات الاستخدام المتاحة لمنتجنا في ذلك الوقت.

مع ذلك، وسّعنا منذ ذلك الحين إمكانات منتجنا. على سبيل المثال، اعتبارًا من مايو 2025، أصبحنا نوفّر دعمًا لـ Gemini Developer API، بما في ذلك إمكانية حماية Gemini Developer API من إساءة الاستخدام من خلال عملية التكامل مع Firebase App Check.

نتيجةً لذلك، لم يعُد الاسم "Vertex AI في Firebase" يمثّل بدقة النطاق الموسّع لمنتجنا. لذلك، اخترنا اسمًا جديدًا هو Firebase AI Logic يعكس بشكل أفضل مجموعة الخصائص المتطوّرة لدينا ويسمح لنا بمواصلة توسيع عروضنا في المستقبل.

راجِع دليل نقل البيانات للتأكّد من حصولك على جميع الميزات الجديدة من Firebase AI Logic (ويمكنك أيضًا البدء في استخدام Gemini Developer API).

بالنسبة إلى تطبيقات Swift على منصات Apple، ماذا يجب أن أفعل بشأن تغيير اسم الوحدة من FirebaseAI إلى FirebaseAILogic؟

بالنسبة إلى تطبيقات منصة Apple، بدءًا من الإصدار 12.5.0 من حزمة تطوير البرامج (SDK) لمنصة Firebase، يتم الآن توزيع Firebase AI Logic ضمن الوحدة FirebaseAILogic. لقد حرصنا على أن يكون هذا التغيير غير متوافق مع الإصدارات السابقة.

لماذا أجرينا هذا التغيير؟

كنا نوزّع هذه الخدمة سابقًا ضمن الوحدة FirebaseAI. ومع ذلك، كان علينا إعادة تسميته إلى FirebaseAILogic للأسباب التالية:

• تجنُّب حدوث تعارض في الأسماء بين الوحدة والفئة يؤدي إلى حدوث مشاكل في التوزيعات الثنائية.

• إتاحة استخدام وحدات ماكرو Swift لتطوير الميزات المستقبلية

ماذا يجب أن أفعل إذا كنت بصدد الترقية إلى الإصدار 12.5.0 أو إصدار أحدث؟

إنّ تغيير اسم الوحدة إلى FirebaseAILogic لا يؤدي إلى حدوث أي مشاكل وهو متوافق مع الإصدارات القديمة. ومع ذلك، قد نزيل الوحدة القديمة في النهاية مع إصدار مستقبلي رئيسي يتضمّن تغييرًا قد يؤدي إلى عطل في Firebase SDK (لم يتم تحديد الإطار الزمني حاليًا).

لا يلزم إجراء أي تغييرات بسبب تغيير اسم هذا الوحدة، ولكننا ننصحك بما يلي:

1. عند اختيار تبعيات Swift PM، اختَر FirebaseAILogic (بدلاً من FirebaseAI).

2. غيِّر عبارات الاستيراد إلى FirebaseAILogic (بدلاً من FirebaseAI).

ما هي ترقيات الأمان (منتصف عام 2026) التي تم إجراؤها على Gemini Developer API وFirebase AI Logic؟

في السابق، كانت Gemini Developer API تعتمد على مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات Gemini العادية لتفويض استخدام Gemini Developer API (generativelanguage.googleapis.com). إذا فعّلت Firebase AI Logic واخترت استخدام Gemini Developer API، أنشأ Firebase مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Gemini لك يقتصر على Gemini Developer API. تمت تسمية هذا المفتاح Gemini Developer API key (auto created by Firebase).

اعتبارًا من منتصف عام 2026، سيتم ترقية Gemini Developer API إلى بديل أكثر أمانًا يُعرف باسم "مفاتيح التفويض" (وهي في الأساس حسابات خدمة). تمت ترقية Firebase AI Logic بشكل متزامن. بدلاً من استخدام مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Gemini عادي، تتولّى Firebase AI Logic الآن عملية التفويض في Gemini Developer API باستخدام حساب خدمة مُدار من Google (P4SA) نوفّره لك تلقائيًا:
وكيل خدمة Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

بالنسبة إلى المشاريع الحالية والجديدة، إذا كنت تصل إلى Gemini Developer API من خلال Firebase AI Logic، ليس عليك اتّخاذ أي إجراء للاستفادة من تحسينات الأمان هذه اعتبارًا من منتصف 2026.

هل عليّ نقل مفتاح واجهة برمجة التطبيقات Gemini إلى "مفتاح تفويض"؟

بالنسبة إلى المشاريع الحالية والجديدة، إذا كنت تصل إلى Gemini Developer API من خلال Firebase AI Logic، ليس عليك اتّخاذ أي إجراء للاستفادة من تحسينات الأمان التي ستتوفّر اعتبارًا من منتصف 2026 (بما في ذلك الانتقال إلى "مفتاح التفويض").

نيابةً عن المطوّرين، تتولّى Firebase AI Logic تلقائيًا إجراء جميع تغييرات الأمان المطلوبة لاستيعاب عملية نقل Gemini Developer API إلى نظام يتطلّب "مفاتيح التفويض".

اعتبارًا من منتصف 2026، لن يتم توفير مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات Gemini العادية أو استخدامها في Firebase AI Logic. بدلاً من ذلك، يتولّى Firebase AI Logic الآن معالجة أذونات Gemini Developer API باستخدام حساب خدمة تديره Google (P4SA) ونوفّره لك تلقائيًا في مشروع Firebase:
وكيل خدمة Firebase AI Logic (service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com)

في ضوء هذا التغيير، يمكنك مراجعة وحذف أي مفتاح لواجهة برمجة التطبيقات يحمل الاسم Gemini Developer API key (auto created by Firebase). يمكنك حذف هذا المفتاح في وحدة تحكّم Google Cloud. راجِع ما يلي قبل حذف المفتاح:

• تم إنشاء مفتاح واجهة برمجة التطبيقات Gemini هذا بواسطة Firebase لغرض وحيد وهو استخدامه مع Firebase AI Logic، لذا من الآمن حذفه. ومع ذلك، قبل حذف هذا المفتاح، عليك التأكّد من أنّك لم تستخدمه عن طريق الخطأ مع أدوات أخرى يمكنها منح إذن الوصول إلى Gemini Developer API، مثل حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بخادم الذكاء الاصطناعي التوليدي أو Genkit. إليك كيفية التحقّق من الاستخدام:
  1. في وحدة تحكّم Google Cloud، انتقِل إلى صفحة Gemini Developer API، ثم انقر على إدارة.
  2. في علامة التبويب المقاييس، ضمن القائمة المنسدلة بيانات الاعتماد، اختَر المفتاح المسمّى Gemini Developer API key (auto created by Firebase).
  3. إذا لم تعرض الرسومات البيانية أي استخدام منذ أوائل يوليو 2026 (وهو التاريخ الذي توقّفت فيه Firebase AI Logic عن استخدام مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات هذه)، يمكنك حذف المفتاح بأمان.
     ومع ذلك، إذا كانت الرسوم البيانية تعرض بيانات الاستخدام، يعني ذلك أنّك تستخدم المفتاح مع أداة أخرى، وعليك إعادة تسمية المفتاح ليصبح من الواضح أنّه يتم استخدامه مع تلك الأداة (وليس مع Firebase AI Logic).
• تأكَّد من عدم حذف أي مفتاح آخر لواجهة برمجة التطبيقات يحمل اسمًا يتضمّن المقطع (auto created by Firebase).

هل يجب إضافة مفتاح واجهة برمجة التطبيقات Gemini إلى قاعدة رموز تطبيق الويب أو تطبيق الأجهزة الجوّالة؟

عند استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic، لا تحتاج إلى مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Gemini لتفويض استخدام Gemini Developer API، ويجب عدم إضافة مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Gemini إلى قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك.

هل يمكنني استخدام "مفتاح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase" كمفتاح واجهة برمجة تطبيقات Gemini؟

لا، يجب عدم استخدام "مفتاح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase" كمفتاح لواجهة برمجة التطبيقات Gemini. ننصحك بشدة بعدم إضافة Gemini Developer API إلى قائمة السماح لمفتاح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase.

مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API) في Firebase هو مفتاح واجهة برمجة التطبيقات المُدرَج في ملف إعداد Firebase أو العنصر الذي تضيفه إلى قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك لربط تطبيقك بمنصة Firebase. لا بأس من تضمين مفتاح واجهة برمجة التطبيقات Firebase في الرمز عند استخدام المفتاح مع واجهات برمجة التطبيقات ذات الصلة بـ Firebase فقط (مثل Firebase AI Logic). مزيد من المعلومات حول مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات Firebase

في لوحة واجهات برمجة التطبيقات والخدمات > بيانات الاعتماد في وحدة تحكّم Google Cloud، تكون مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase على النحو التالي:

بما أنّه عليك إضافة مفتاح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase إلى قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك لكي تعمل واجهات برمجة التطبيقات ذات الصلة بـ Firebase، وبما أنّه يمكن تفويض Gemini Developer API من خلال مفتاح واجهة برمجة التطبيقات، ننصحك بشدة بعدم إضافة Gemini Developer API (المعروفة باسم "Generative Language API" في وحدة تحكّم Google Cloud) إلى القائمة المسموح بها لمفتاح واجهة برمجة التطبيقات في Firebase. وفي حال مشاركتها، ستعرّض Gemini Developer API لإساءة الاستخدام المحتملة.

كيف يمكنني الحفاظ على أمان مفتاح واجهة برمجة التطبيقات Gemini؟