البدء باستخدام Gemini API باستخدام Vertex AI في حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصة Firebase

يوضِّح لك هذا الدليل كيفية البدء في إجراء مكالمات على Vertex AI Gemini API من تطبيقك مباشرةً باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) Vertex AI in Firebase للنظام الأساسي الذي اخترته

المتطلبات الأساسية

يفترض هذا الدليل أنّك على دراية باستخدام JavaScript لتطوير تطبيقات الويب. لا يرتبط هذا الدليل بإطار العمل.

• تأكَّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق الويب يستوفيان المتطلّبات التالية:

  • (اختياري) Node.js
  • متصفح ويب حديث

• (اختياري) اطّلِع على نموذج التطبيق.

  تنزيل نموذج التطبيق

  يمكنك تجربة حزمة تطوير البرامج (SDK) بسرعة، أو الاطّلاع على تنفيذ كامل لحالات الاستخدام المختلفة، أو استخدام نموذج التطبيق إذا لم يكن لديك تطبيق ويب خاص بك. لاستخدام نموذج التطبيق، عليك أولاً ربطه بمشروع على Firebase.

الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك به

إذا كان لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase

1. في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى الإنشاء باستخدام Gemini.

2. انقر على بطاقة Vertex AI in Firebase لبدء سير عمل يساعدك في إكمال المهام التالية. (لاحظ أنه إذا رأيت علامة تبويب في وحدة التحكم Vertex AI، وتكون هذه المهام مكتملة.)

   • يمكنك ترقية مشروعك لاستخدام خطة أسعار Blaze المستندة إلى الدفع حسب الاستخدام.

   • فعِّل واجهتَي برمجة التطبيقات التاليتَين لمشروعك:
     aiplatform.googleapis.com و firebaseml.googleapis.com.

3. يمكنك المتابعة إلى الخطوة التالية في هذا الدليل لإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) إلى تطبيقك.

إذا لم يكن لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط به

الخطوة 2: إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK)

بعد إعداد مشروع Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase (يُرجى الاطّلاع على الخطوة السابقة)، يمكنك الآن إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) لنظام التشغيل Vertex AI in Firebase إلى تطبيقك.

توفّر مكتبة Vertex AI in Firebase إمكانية الوصول إلى Vertex AI Gemini API ويتم تضمينها كجزء من حزمة تطوير البرامج (SDK) لJavaScript لمنصة Firebase على الويب

1. تثبيت حزمة تطوير البرامج (SDK) لـ Firebase JS للويب باستخدام npm:

   npm install firebase
   

2. إعداد Firebase في تطبيقك:

   import { initializeApp } from "firebase/app";
   
   // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
   // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
   const firebaseConfig = {
     // ...
   };
   
   // Initialize FirebaseApp
   const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
   

الخطوة 3: إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي

قبل أن تتمكّن من إجراء أي طلبات إلى واجهة برمجة التطبيقات، عليك إعداد Vertex AI الخدمة والنموذج التوليدي.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

بعد الانتهاء من دليل البدء، تعرَّف على كيفية اختيار نموذج Gemini و (اختياريًا) موقع جغرافي مناسبَين لحالة الاستخدام والتطبيق.

الخطوة 4: طلب Vertex AI Gemini API

بعد ربط تطبيقك بمنصّة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وبدء استخدام خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، يمكنك الآن استدعاء Vertex AI Gemini API.

يمكنك استخدام generateContent() لإنشاء نص من طلب نصي فقط:

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

ما هي الإجراءات الإضافية التي يمكنك تنفيذها؟

مزيد من المعلومات حول طُرز Gemini

تجربة إمكانات أخرى في Gemini API

• اطّلِع على مزيد من المعلومات عن إنشاء نص من طلبات نصية فقط، بما في ذلك كيفية بثّ الردّ.
• إنشاء نص من طلبات متعددة الوسائط (بما في ذلك النصوص والصور وملفات PDF والفيديوهات والصوت)
• إنشاء محادثات متعددة المقاطع (محادثة)
• استخدام استدعاء الوظائف للاتصال النماذج التوليدية للأنظمة 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
• استخدِم إعدادات الأمان لضبط احتمالية الحصول على استجابات قد تُعتبر ضارة.

تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI in Firebase