תחילת העבודה עם Gemini API באמצעות Vertex AI SDK for Firebase

iOS+ Android אינטרנט Flutter

במדריך הזה מוסבר איך להתחיל לבצע קריאות ל-Gemini API ישירות מהאפליקציה באמצעות Vertex AI SDK for Firebase.

דרישות מוקדמות

שלב 1: מגדירים פרויקט Firebase ומקשרים את האפליקציה ל-Firebase

אם כבר יש לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמקושרת ל-Firebase

1. במסוף Firebase, נכנסים לדף Build with Gemini ולוחצים על הכרטיס השני כדי להפעיל תהליך עבודה שעוזר לבצע את המשימות הבאות. אם לא מופיעה פריסת כרטיסים, המשמעות היא שהמשימות האלה כבר בוצעו.

   • תוכלו לשדרג את הפרויקט כדי להשתמש בתוכנית התמחור והתשלומים של Blaze לפי שימוש.

   • מפעילים בפרויקט את שני ממשקי ה-API הבאים:
     aiplatform.googleapis.com ו-firebaseml.googleapis.com.

2. כדי להוסיף את ה-SDK לאפליקציה, צריך להמשיך לשלב הבא במדריך הזה.

אם אין לכם עדיין פרויקט Firebase ואפליקציה שמקושרת ל-Firebase

הגדרת פרויקט Firebase

1. נכנסים למסוף Firebase.

2. לוחצים על Create Project ומשתמשים באחת מהאפשרויות הבאות:

   • אפשרות 1: יצירה אוטומטית של פרויקט Firebase חדש (ואת הפרויקט הבסיסי שלו ב-Google Cloud) על ידי הזנת שם חדש לפרויקט בשלב הראשון של תהליך העבודה של Create project.

   • אפשרות 2: 'הוספת Firebase' לפרויקט קיים ב-Google Cloud, על ידי בחירת שם הפרויקט ב-Google Cloud מהתפריט הנפתח בשלב הראשון בתהליך העבודה של Create project.

   שימו לב שכאשר תוצג בקשה, אין צורך להגדיר את Google Analytics כדי להשתמש ב-Vertex AI SDK for Firebase.

3. במסוף Firebase, נכנסים לדף Build with Gemini ולוחצים על הכרטיס השני כדי להפעיל תהליך עבודה שעוזר לבצע את המשימות הבאות. אם לא מופיעה פריסת כרטיסים, המשמעות היא שהמשימות האלה כבר בוצעו.

   • תוכלו לשדרג את הפרויקט כדי להשתמש בתוכנית התמחור והתשלומים של Blaze לפי שימוש.

   • מפעילים בפרויקט את שני ממשקי ה-API הבאים:
     aiplatform.googleapis.com ו-firebaseml.googleapis.com.

קישור האפליקציה ל-Firebase

שלב 2: הוספת ה-SDK

אחרי שמגדירים את הפרויקט ב-Firebase והאפליקציה מחוברת ל-Firebase (לפי השלב הקודם), אפשר עכשיו להוסיף לאפליקציה את Vertex AI SDK for Firebase.

שלב 3: מפעילים את שירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי

לפני שתוכלו לבצע קריאות ל-API, עליכם לאתחל את שירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי.

בסיום המדריך לתחילת העבודה, קראו איך לבחור מודל Gemini שמתאים למקרה שלכם.

שלב 4: קריאה ל-Gemini API

עכשיו, אחרי שקישרתם את האפליקציה ל-Firebase, הוספתם את ה-SDK והפעלתם את שירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי, אתם יכולים לקרוא ל-Gemini API.

בוחרים אם רוצים לשדר את התשובה (generateContentStream) או לחכות לתגובה עד ליצירת התוצאה במלואה (generateContent).

מה עוד אפשר לעשות?

מידע נוסף על הדגמים של Gemini

כאן תוכלו לקרוא על המודלים הזמינים בתרחישים שונים ועל המכסות והתמחור שלהם.

כדאי לנסות יכולות נוספות של Gemini API

• למידע נוסף על שליחת הנחיות טקסט בלבד
• שולחים בקשות להנחיות במספר מצבים עם הנחיות בפורמט טקסט ומדיה (כולל תמונות, קובצי PDF, וידאו ואודיו).
• יצירת שיחות עם כמה פניות (צ'אט).

מידע נוסף על שליטה ביצירת תוכן

• הסבר על עיצוב הנחיות, כולל שיטות מומלצות, אסטרטגיות והנחיות לדוגמה.
• להגדיר פרמטרים של המודל כמו טמפרטורה ואסימוני פלט מקסימלי.
• תוכלו להשתמש בהגדרות הבטיחות כדי לשנות את הסבירות לקבלת תגובות שעשויות להיחשב כמזיקות.

אתם יכולים גם להתנסות בהנחיות ובמודלים של הגדרות אישיות באמצעות Vertex AI Studio.

נשמח לקבל משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI SDK for Firebase