Firebase SDK टूल में Vertex AI की मदद से, Gemini API का इस्तेमाल शुरू करें


इस गाइड में, चुने गए प्लैटफ़ॉर्म के लिए Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से सीधे Vertex AI Gemini API को कॉल करने का तरीका बताया गया है.

  • वैकल्पिक तौर पर, Gemini API के किसी अन्य वर्शन "Google AI" के साथ एक्सपेरिमेंट करें
    Google AI Studio और Google AI क्लाइंट SDK टूल का इस्तेमाल करके, सीमाओं के अंदर और जहां उपलब्ध हो वहां बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस पाएं. इन SDK टूल का इस्तेमाल, मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन में सिर्फ़ प्रोटोटाइप बनाने के लिए किया जाना चाहिए.

    Gemini API के काम करने के तरीके के बारे में जानने के बाद, हमारे Vertex AI in Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करें. इन SDK टूल के दस्तावेज़ यहां दिए गए हैं. इनमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए कई ज़रूरी सुविधाएं हैं. जैसे, Firebase App Check का इस्तेमाल करके एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाना और अनुरोधों में बड़ी मीडिया फ़ाइलों के लिए सहायता.

  • Vertex AI Gemini API सर्वर-साइड को कॉल करें (जैसे, Python, Node.js या Go के साथ)
    Gemini API के लिए, सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल, Firebase Genkit या Firebase Extensions का इस्तेमाल करें.

ध्यान दें कि इस गाइड का इस्तेमाल, Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके Imagen मॉडल ऐक्सेस करने के लिए भी किया जा सकता है.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि आपने iOS जैसे Apple प्लैटफ़ॉर्म के लिए ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, Xcode का इस्तेमाल किया है.

  • पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Apple के प्लैटफ़ॉर्म के लिए बनाया गया ऐप्लिकेशन, इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करता हो:

    • Xcode 15.2 या इसके बाद का वर्शन
    • आपके ऐप्लिकेशन को iOS 15 या इसके बाद के वर्शन या macOS 12 या इसके बाद के वर्शन को टारगेट करना होगा.
  • (ज़रूरी नहीं) सैंपल ऐप्लिकेशन देखें.

    सैंपल ऐप्लिकेशन डाउनलोड करना

    SDK टूल को तुरंत आज़माया जा सकता है. साथ ही, इसके अलग-अलग इस्तेमाल के उदाहरणों को पूरा देखा जा सकता है. अगर आपके पास Apple के प्लैटफ़ॉर्म के लिए कोई ऐप्लिकेशन नहीं है, तो सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल किया जा सकता है. सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए, आपको उसे किसी Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट करना होगा.

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

अगर आपके पास पहले से ही Firebase प्रोजेक्ट और Firebase से जुड़ा ऐप्लिकेशन है

  1. Firebase console में, Gemini का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं पेज पर जाएं.

  2. Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करके, ऐसा वर्कफ़्लो लॉन्च करें जिसकी मदद से ये काम किए जा सकते हैं:

  3. अपने ऐप्लिकेशन में SDK टूल जोड़ने के लिए, इस गाइड में अगले चरण पर जाएं.

अगर आपके पास पहले से कोई Firebase प्रोजेक्ट और Firebase से कनेक्ट किया गया ऐप्लिकेशन नहीं है

  1. Firebase console में साइन इन करें.

  2. प्रोजेक्ट बनाएं पर क्लिक करें. इसके बाद, इनमें से किसी एक विकल्प का इस्तेमाल करें:

    • पहला विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, प्रोजेक्ट का नया नाम डालकर, एक नया Firebase प्रोजेक्ट (और उसके तहत मौजूद Google Cloud प्रोजेक्ट अपने-आप) बनाएं.

    • दूसरा विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, ड्रॉप-डाउन मेन्यू से अपने Google Cloud प्रोजेक्ट का नाम चुनकर, किसी मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट में "Firebase जोड़ें".

    ध्यान दें कि जब आपसे कहा जाए, तब Vertex AI in Firebase SDKs का इस्तेमाल करने के लिए, आपको Google Analytics सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है.

  3. Firebase console में, Gemini का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं पेज पर जाएं.

  4. Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करके, ऐसा वर्कफ़्लो लॉन्च करें जिसकी मदद से ये काम किए जा सकते हैं:

  1. अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने के लिए, कंसोल के जनरेटिव एआई वर्कफ़्लो में आगे बढ़ें. इसमें ये टास्क शामिल हैं:

    • अपने ऐप्लिकेशन को Firebase प्रोजेक्ट के साथ रजिस्टर करना.

    • अपने ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल (GoogleService-Info.plist) जोड़ना.

  2. इस गाइड के अगले चरणों में, आपको अपने ऐप्लिकेशन में Vertex AI in Firebase SDK टूल जोड़ना होगा. साथ ही, SDK टूल और Gemini API का इस्तेमाल करने के लिए, ज़रूरी शुरूआती प्रोसेस पूरी करनी होगी.


दूसरा चरण: SDK टूल जोड़ना

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

Firebase डिपेंडेंसी इंस्टॉल और मैनेज करने के लिए, Swift Package Manager का इस्तेमाल करें.

Vertex AI in Firebase लाइब्रेरी, Gemini और Imagen मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए, एपीआई का ऐक्सेस देती है. इस लाइब्रेरी को Apple प्लैटफ़ॉर्म (firebase-ios-sdk) के लिए Firebase SDK टूल के हिस्से के तौर पर शामिल किया गया है.

  1. Xcode में, अपना ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट खोलकर, फ़ाइल > पैकेज जोड़ें पर जाएं.

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

      https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
    
  3. SDK टूल का नया वर्शन चुनें.

  4. FirebaseVertexAI लाइब्रेरी चुनें.

    प्रोसेस पूरी होने के बाद, Xcode बैकग्राउंड में आपकी डिपेंडेंसी को अपने-आप हल और डाउनलोड करना शुरू कर देगा.

तीसरा चरण: Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

कोई भी एपीआई कॉल करने और Gemini मॉडल को प्रॉम्प्ट करने से पहले, आपको Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना होगा.

  1. FirebaseVertexAI मॉड्यूल इंपोर्ट करें:

    import FirebaseVertexAI
    
  2. Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना:

    import FirebaseVertexAI
    
    // Initialize the Vertex AI service
    let vertex = VertexAI.vertexAI()
    
    // Initialize the generative model with a model that supports your use case
    let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
    

शुरू करने से जुड़ी इस गाइड को पढ़ने के बाद, अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही मॉडल और (ज़रूरी नहीं) जगह चुनने का तरीका जानें.

चौथा चरण: किसी मॉडल को प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजना

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करने के बाद, अब आपके पास Gemini मॉडल को प्रॉम्प्ट अनुरोध भेजने का विकल्प है.

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

import FirebaseVertexAI

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

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-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)
print(response.text ?? "No text in response.")

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