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 आपने Xcode का इस्तेमाल करके, Apple प्लैटफ़ॉर्म (जैसे, iOS).

  • पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Apple प्लैटफ़ॉर्म ऐप्लिकेशन, ये ज़रूरी शर्तें पूरी करनी होंगी:

    • Xcode 15.0 या इसके बाद का वर्शन
    • आपके ऐप्लिकेशन को, iOS 15 या उसके बाद के वर्शन या macOS 12 या उसके बाद के वर्शन 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 खुद का Apple प्लैटफ़ॉर्म 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.

'Firebase के लिए Vertex AI' लाइब्रेरी से Vertex AI Gemini API को "Firebase SDK टूल" के हिस्से के तौर पर शामिल किया गया है Apple प्लैटफ़ॉर्म (firebase-ios-sdk). 'Firebase के लिए Vertex AI' लाइब्रेरी के लिए, Firebase इंस्टॉल और मैनेज करने के लिए, आपको Swift पैकेज मैनेजर का इस्तेमाल करना होगा निर्भरता. CocoaPods जैसे दूसरे पैकेज मैनेजर फ़िलहाल समर्थित हैं.

  1. Xcode में, अपना ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट खोलने के लिए, फ़ाइल > पैकेज जोड़ना.

  2. जब कहा जाए, तब Firebase Apple प्लैटफ़ॉर्म SDK टूल का रिपॉज़िटरी जोड़ें:

      https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk

  3. SDK टूल का नया वर्शन चुनें.

  4. FirebaseVertexAI-Preview लाइब्रेरी चुनें.

    यह काम पूरा होने पर, Xcode अपने-आप रिज़ॉल्व और डाउनलोड होना शुरू कर देगा पर निर्भर करता है.

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.

  1. FirebaseVertexAI मॉड्यूल इंपोर्ट करें:

    import FirebaseVertexAI

  2. Vertex AI और जनरेटिव मॉडल को शुरू करने के लिए:

    import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// 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
let model = vertex.generativeModel(modelName: "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 FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// 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
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")

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

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
if let text = response.text {
  print(text)
}

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