بدء استخدام Gemini API باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لميزة Vertex AI for Firebase


يشرح لك هذا الدليل كيفية بدء إجراء مكالمات على Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase.

المتطلّبات الأساسية

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

  • يُرجى التأكّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق الويب تستوفيان المتطلبات التالية:

    • (اختياري) Node.js
    • متصفح ويب حديث

  • (اختياري) يمكنك الاطّلاع على نموذج التطبيق.

    تنزيل نموذج التطبيق

    يمكنك تجربة حزمة تطوير البرامج (SDK) بسرعة، أو الاطّلاع على التنفيذ الكامل لحالات استخدام مختلفة، أو استخدام نموذج التطبيق إذا لم يكن لديك تطبيق ويب خاص بك. لاستخدام نموذج التطبيق، عليك ربطه بمشروع على Firebase.

الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase

إذا كان لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase

  1. ضمن "وحدة تحكُّم Firebase"، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini، ثم انقر على البطاقة الثانية لبدء عملية سير عمل تساعدك في إنجاز المهام التالية. إذا رأيت علامة تبويب في وحدة التحكم الخاصة بـ Vertex AI، يعني ذلك أن هذه المهام قد اكتملت.

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

إذا لم يكن لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase


الخطوة 2: إضافة حزمة SDK

بعد إعداد مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase (راجِع الخطوة السابقة)، يمكنك الآن إضافة حزمة تطوير البرامج Vertex AI for Firebase إلى تطبيقك.

توفّر مكتبة Vertex AI for Firebase إمكانية الوصول إلى Vertex AI Gemini API، وهي مضمّنة كجزء من حزمة تطوير البرامج (SDK) بلغة Firebase JavaScript للويب.

  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 إجراء أي طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات، يجب إعداد خدمة Vertex AI 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-preview-0514" });

عند إكمال دليل البدء، تعرَّف على كيفية اختيار نموذج Gemini وموقع جغرافي مناسب لحالة الاستخدام والتطبيق (اختياري).

الخطوة 4: طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini

بعد أن ربطت تطبيقك بمنصة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وإعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، أصبحت جاهزًا لطلب البيانات من 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-preview-0514" });

// 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 نماذج Gemini

تعرَّف على مزيد من المعلومات حول النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة وأسعارها وأسعارها.

تجربة إمكانات أخرى لواجهة Gemini API

التعرّف على طريقة التحكّم في إنشاء المحتوى

يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Vertex AI Studio.


تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI for Firebase