إنشاء محادثات متعددة المقاطع (الدردشة) باستخدام Gemini API

باستخدام Gemini API، يمكنك إنشاء محادثات بتنسيق حر على مستوى أدوار متعدّدة. تعمل حزمة Vertex AI in Firebase SDK على تبسيط العملية من خلال إدارة حالة المحادثة، لذا لا تحتاج إلى تخزين سجلّ المحادثات بنفسك على عكس استخدام generateContentStream() أو generateContent().

خيارات أخرى للعمل مع Gemini API

• يمكنك تجربة إصدار "Google AI" بديل من Gemini API
  الحصول على إذن وصول مجاني (ضمن الحدود المتاحة) باستخدام Google AI Studio و Google AI حِزم تطوير برامج (SDK) للعملاء. يجب استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) هذه لإنشاء النماذج الأولية فقط في تطبيقات الويب والتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة.

  بعد التعرّف على طريقة عمل Gemini API، يمكنك نقل بياناتك إلى حِزم Vertex AI in Firebase SDK (هذه المستندات)، التي تتضمّن العديد من الميزات الإضافية المهمة للتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة والويب، مثل حماية واجهة برمجة التطبيقات من إساءة الاستخدام باستخدام Firebase App Check ودعم ملفات الوسائط الكبيرة في الطلبات.

• يمكنك اختياريًا استدعاء Vertex AI Gemini API من جهة الخادم (مثل استخدام Python أو Node.js أو Go)
  استخدِم حِزم تطوير البرامج (SDK) من جهة الخادم لVertex AI أو Firebase Genkit أو Firebase Extensions لGemini API.

قبل البدء

يُرجى إكمال دليل بدء استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) Vertex AI in Firebase إذا لم يسبق لك ذلك. تأكَّد من تنفيذ كلّ ما يلي:

1. إعداد مشروع جديد أو حالي على Firebase، بما في ذلك استخدام خطط أسعار Blaze وتفعيل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة

2. ربط تطبيقك بمنصّة Firebase، بما في ذلك تسجيل تطبيقك وإضافة إعدادات Firebase إلى تطبيقك

3. أضِف حزمة تطوير البرامج (SDK) وابدأ إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي في تطبيقك.

بعد ربط تطبيقك بمنصّة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وإعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، ستكون مستعدًا لاستدعاء Gemini API.

إرسال طلب لإرسال إشعارات عبر المحادثة

لإنشاء محادثة متعددة المقاطع (مثل المحادثة)، ابدأ بإعداد المحادثة من خلال استدعاء startChat(). بعد ذلك، استخدِم sendMessageStream() (أو sendMessage()) لإرسال رسالة مستخدم جديدة، مما سيؤدي أيضًا إلى إلحاق الرسالة والردّ بسجلّ المحادثات.

هناك خياران محتملان لـ role المرتبط بالمحتوى في محادثة:

• user: الدور الذي يقدّم الطلبات. هذه القيمة هي القيمة التلقائية لطلبات الوصول إلى sendMessageStream() (أو sendMessage())، وتُلقي الدالة استثناءً في حال تم تمرير دور مختلف.

• ‫model: الدور الذي يقدّم الردود يمكن استخدام هذا الدور عند الاتصال بـ startChat() باستخدام history الحالي.

اختَر ما إذا كنت تريد بث الردّ (sendMessageStream) أو الانتظار للحصول على الردّ إلى أن يتم إنشاء النتيجة بالكامل (sendMessage).

تعرَّف على كيفية اختيار نموذج Gemini وموقع جغرافي اختياريًا مناسبَين لحالة الاستخدام والتطبيق.

ما هي الإجراءات الأخرى التي يمكنك اتّخاذها؟

• تعرَّف على كيفية احتساب الرموز المميّزة قبل إرسال طلبات طويلة إلى النموذج.
• إعداد Cloud Storage for Firebase لكي تتمكّن من تضمين ملفات كبيرة في طلباتك المتعدّدة الوسائط والحصول على حلّ أكثر تنظيمًا لتقديم الملفات في طلباتك يمكن أن تتضمّن الملفات صورًا وملفات PDF وفيديوهات وملفات صوتية.
• ابدأ التفكير في التحضير للإصدار العلني، بما في ذلك إعداد Firebase App Check لحماية Gemini API من إساءة الاستخدام من قِبل العملاء غير المصرَّح لهم.

تجربة إمكانات أخرى في Gemini API

• إنشاء نص من الطلبات النصية فقط
• إنشاء نص من طلبات متعددة الوسائط (بما في ذلك النصوص والصور وملفات PDF والفيديوهات والمحتوى الصوتي)
• إنشاء إخراج منظَّم (مثل تنسيق JSON) من كلّ من الطلبات النصية والطلبات المتعدّدة الوسائط
• استخدِم استدعاء الدوال لربط النماذج التوليدية بالأنظمة والمعلومات الخارجية.

التعرّف على كيفية التحكّم في إنشاء المحتوى

• التعرّف على تصميم الطلبات، بما في ذلك أفضل الممارسات والاستراتيجيات وأمثلة الطلبات
• ضبط مَعلمات النموذج، مثل مستوى الإبداع والحد الأقصى لوحدات ترميز الإخراج
• استخدام إعدادات الأمان لضبط احتمالية تلقّي ردود قد تُعتبر ضارة

يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Vertex AI Studio.

مزيد من المعلومات حول طُرز Gemini

اطّلِع على مزيد من المعلومات عن النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة واطلاعك على الحصص والأسعار.

تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI in Firebase