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Vertex AI for Firebase SDK टूल की मदद से, Gemini API का इस्तेमाल शुरू करना

इस गाइड में आपको Vertex AI Gemini API को सीधे अपने ऐप्लिकेशन से इंस्टॉल करने के लिए, Firebase SDK टूल के लिए Vertex AI.

Gemini API के साथ काम करने के अन्य विकल्प

Vertex AI Gemini API के सर्वर-साइड को कॉल करना ज़रूरी नहीं है इसका इस्तेमाल करके सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल या Gemini API के लिए Firebase एक्सटेंशन.

इसके अलावा, "Google का एआई" इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है इसका वर्शन Gemini API, जो बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस देता है (सीमा के अंदर और जहां उपलब्ध हो) का इस्तेमाल करके Google AI Studio और Google के एआई SDK टूल.

अगर आपको Google के एआई टूल और सेवाओं के साथ-साथ Firebase का इस्तेमाल करना है, तो हमारा सुझाव है कि आप:

Google AI Studio और Google के एआई SDK टूल का इस्तेमाल, Firebase प्रोजेक्ट, जिसका इस्तेमाल आपके प्रोडक्शन ऐप्लिकेशन में किया जाता है.

Gemini API के काम करने का तरीका जानने के बाद, Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल पर माइग्रेट करना, जिनमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी अतिरिक्त सुविधाएं होती हैं. जैसे, एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाने के लिए Firebase ऐप्लिकेशन की जांच.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि आपको Android Studio का इस्तेमाल करके अपने ऐप्लिकेशन को डेवलप करने के बारे में Android के लिए ऐप.

पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Android ऐप्लिकेशन, ये ज़रूरी शर्तें पूरी करनी होंगी:
- Android Studio (नया वर्शन)
- आपके Android ऐप्लिकेशन को, एपीआई लेवल 21 या उसके बाद के लेवल को टारगेट करना होगा.
(ज़रूरी नहीं) ऐप्लिकेशन का नमूना देखें.

सैंपल ऐप्लिकेशन डाउनलोड करना

SDK टूल को तुरंत आज़माया जा सकता है. साथ ही, अलग-अलग तरह के इस्तेमाल के बारे में पूरी जानकारी दी गई है या अगर आपके पास अपना Android ऐप्लिकेशन नहीं है, तो सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करें. सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए, आपको ये काम करने होंगे इसे Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट करें.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अगर आपके पास पहले से कोई Firebase प्रोजेक्ट है और कोई ऐप्लिकेशन Firebase से जुड़ा हुआ है

Firebase कंसोल में, यहां जाएं Gemini की मदद से बनाएं पेज, और फिर दूसरे कार्ड पर क्लिक करके वह वर्कफ़्लो लॉन्च करें जो आपको इन टास्क को पूरा करना होगा. अगर आपको Vertex AI के लिए कंसोल में कोई टैब दिखता है, तो ये काम पूरे हो चुके हैं.
- Google Analytics 4 प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करने के लिए, इस्तेमाल के हिसाब से पेमेंट करें प्राइसिंग प्लान.
- अपने प्रोजेक्ट के लिए ये दो एपीआई चालू करें:
  aiplatform.googleapis.com और firebaseml.googleapis.com.
अपने ऐप्लिकेशन में SDK टूल जोड़ने के लिए, इस गाइड में अगले चरण पर जाएं.

अगर आपके पास पहले से Firebase प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन, Firebase से जुड़ा नहीं है

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना

Firebase कंसोल में साइन इन करें.
प्रोजेक्ट बनाएं पर क्लिक करें और फिर इनमें से किसी एक विकल्प का इस्तेमाल करें:
- पहला विकल्प: पूरी तरह से नया Firebase प्रोजेक्ट बनाना और Google Cloud प्रोजेक्ट अपने-आप) "प्रोजेक्ट बनाएं" का पहला चरण इस्तेमाल किया जा सकता है.
- दूसरा विकल्प: "Firebase जोड़ें" Google Cloud प्रोजेक्ट में लिंक जोड़कर ड्रॉप-डाउन मेन्यू से अपने Google Cloud प्रोजेक्ट का नाम चुनकर, "प्रोजेक्ट बनाएं" का पहला चरण इस्तेमाल किया जा सकता है.
ध्यान दें कि जब कहा जाए, तब आपको सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है Google Analytics, 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल करेगा.
Firebase कंसोल में, यहां जाएं Gemini की मदद से बनाएं पेज, और फिर दूसरे कार्ड पर क्लिक करके वह वर्कफ़्लो लॉन्च करें जो आपको इन टास्क को पूरा करना होगा. अगर आपको Vertex AI के लिए कंसोल में कोई टैब दिखता है, तो ये काम पूरे हो चुके हैं.
- Google Analytics 4 प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करने के लिए, इस्तेमाल के हिसाब से पेमेंट करें प्राइसिंग प्लान.
- अपने प्रोजेक्ट के लिए ये दो एपीआई चालू करें:
  aiplatform.googleapis.com और firebaseml.googleapis.com.

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करें

अपने ऐप्लिकेशन को कंसोल के जनरेटिव एआई वर्कफ़्लो में से कनेक्ट करें Firebase में ये टास्क शामिल होते हैं:
- आपके ऐप्लिकेशन को Firebase प्रोजेक्ट के साथ रजिस्टर किया जा रहा है.
- आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल जोड़ी जा रही है (google-services.json) और google-services अपने ऐप्लिकेशन में Gradle प्लग इन.
इस गाइड के अगले चरण में, आपको 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल को अपने ऐप्लिकेशन में जोड़ें और ज़रूरी शर्तों को पूरा करें यह सुविधा सिर्फ़ SDK टूल और Gemini API के इस्तेमाल से जुड़ी है.

दूसरा चरण: SDK टूल जोड़ना

अपना Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करके और ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करके (पिछला चरण देखें) अब अपने ऐप्लिकेशन में, Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल जोड़ा जा सकता है.

Android के लिए Firebase के लिए Vertex AI (firebase-vertexai) SDK टूल Vertex AI Gemini API का ऐक्सेस मिलता है.

आपके मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) Gradle कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में (जैसे, <project>/<app-module>/build.gradle.kts), इस कॉलम के लिए डिपेंडेंसी जोड़ें Android के लिए, Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल:

Kotlin+KTX

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta03")
}

Java

Java के लिए, आपको दो अतिरिक्त लाइब्रेरी जोड़नी होंगी.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta03")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

तीसरा चरण: Vertex AI और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

एपीआई कॉल करने से पहले, आपको Vertex AI की सुविधा शुरू करनी होगी और जनरेटिव मॉडल की जानकारी दी गई है.

Kotlin+KTX

^{Kotlin की मदद से, इस SDK टूल में दिए गए तरीके सस्पेंड फ़ंक्शन हैं और उन्हें
कोरूटीन के स्कोप से बाहर रखा गया है.}

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

Java

^{Java के लिए, इस SDK टूल की स्ट्रीमिंग का तरीका
Reactive Streams लाइब्रेरी से Publisher टाइप.}

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

शुरुआती निर्देश पाने के बाद, किसी एक को चुनने का तरीका जानें Gemini का मॉडल और (ज़रूरी नहीं) जगह की जानकारी. यह आपके इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही है.

चौथा चरण: Vertex AI Gemini API को कॉल करना

अब आपने अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट कर लिया है, SDK टूल जोड़ लिया है, और शुरू कर दिया है Vertex AI और जनरेटिव मॉडल अब आप Vertex AI Gemini API को कॉल करने के लिए तैयार हैं.

generateContent() का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट किया जा सकता है अनुरोध:

Kotlin+KTX

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

^{Java के लिए, इस SDK टूल की मदद से
ListenableFuture.}

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

तुम और क्या कर सकती हो?

Gemini के मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

ज़्यादा जानने के लिए, अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल और उनका कोटा और कीमत.

Gemini API की अन्य सुविधाएँ आज़माएँ

टेक्स्ट जनरेट करने के बारे में ज़्यादा जानें सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट, जैसे कि जवाब को स्ट्रीम करें.
यहां से टेक्स्ट जनरेट करें मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट (इसमें टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो शामिल हैं).
एक के बाद एक बातचीत (चैट) बनाएं.
कनेक्ट करने के लिए, फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करें जनरेटिव मॉडल से लेकर बाहरी सिस्टम और जानकारी.

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन को समझना, जिसमें ये शामिल हैं सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण.
मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना, जैसे तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन.
सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, नुकसान पहुंचाने वाले जवाब मिलने की संभावना कम हो.

प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ भी एक्सपेरिमेंट करने के लिए, इनका इस्तेमाल किया जा सकता है Vertex AI Studio.

सुझाव दें 'Firebase के लिए Vertex AI' इस्तेमाल करने के आपके अनुभव के बारे में