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.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि आपको Flutter की मदद से ऐप्लिकेशन डेवलप करने के बारे में जानकारी है.

  • पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और वेब ऐप्लिकेशन, इन शर्तों को पूरा करते हों ज़रूरतें:

    • Dart 3.2.0 और उसके बाद के वर्शन

  • (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 वेब 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

  1. 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.

  2. 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


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.

Flutter (firebase_vertexai) के लिए Firebase के लिए Vertex AI प्लगिन Vertex AI Gemini API का ऐक्सेस मिलता है.

  1. अपनी Flutter प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री से यह निर्देश दें: कोर प्लग इन इंस्टॉल करें:

    flutter pub add firebase_core

  2. अपनी lib/main.dart फ़ाइल में, Firebase कोर प्लगिन और वह कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल है जिसे आपने पहले जनरेट किया था:

    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

  3. साथ ही अपनी lib/main.dart फ़ाइल में, इनका इस्तेमाल करके Firebase शुरू करें कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल से एक्सपोर्ट किया गया DefaultFirebaseOptions ऑब्जेक्ट:

    await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

  4. अपना Flutter ऐप्लिकेशन फिर से बनाएं:

    flutter run

  5. अपनी Flutter प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री से यह कमांड चलाएं:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. पूरा हो जाने के बाद, अपना Flutter प्रोजेक्ट फिर से बनाएं:

    flutter run

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.

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// 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
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

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:

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

await Firebase.initializeApp();
// 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
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

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