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


يوضِّح لك هذا الدليل كيفية البدء في إجراء مكالمات على Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase

المتطلبات الأساسية

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

  • عليك التأكّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق الويب يستوفيان ما يلي: المتطلبات:

    • (اختياري) Node.js
    • متصفح ويب حديث

  • (اختياري) يمكنك الاطّلاع على نموذج التطبيق.

    تنزيل نموذج التطبيق

    يمكنك تجربة SDK بسرعة، ومعرفة التنفيذ الكامل لمختلف الاستخدامات الحالات، أو استخدام نموذج التطبيق إذا لم يكن لديك تطبيق الويب الخاص بك. لاستخدام نموذج التطبيق، ستحتاج إلى 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. في "وحدة تحكُّم Firebase"، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini وانقر بعد ذلك على البطاقة الثانية لبدء سير عمل يساعدك المهام التالية. إذا رأيت علامة تبويب في وحدة التحكّم الخاصة بمنصة Vertex AI، اكتملت هذه المهام.

  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 مشروع Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase (اطّلِع على الخطوة السابقة)، يمكنك الآن إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase إلى تطبيقك.

توفّر مكتبة Vertex AI for Firebase إمكانية الوصول إلى يتم تضمين Vertex AI Gemini API 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 إجراء أي طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات، يجب إعداد Vertex AI والخدمة 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" });

عند الانتهاء من دليل البدء، تعرف على كيفية اختيار نموذج Gemini و (اختياريًا) الموقع الجغرافي المناسب لحالة الاستخدام والتطبيق.

الخطوة 4: طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini

بعد أن ربطت تطبيقك بمنصّة Firebase، وأضفت حزمة تطوير البرامج (SDK)، ثم بدأت عملية الإعداد. خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، يمكنك طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini

يمكنك استخدام generateContent() لإنشاء نص بناءً على طلب نصي فقط. الطلب:

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 نماذج Gemini

يمكنك معرفة المزيد عن النماذج المتوفّرة لحالات الاستخدام المختلفة و الحصص والأسعار:

تجربة إمكانات أخرى لواجهة Gemini API

التعرّف على طريقة التحكّم في إنشاء المحتوى

يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وعمليات ضبط النماذج باستخدام Vertex AI Studio:


تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI for Firebase