'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल की मदद से, Gemini API का इस्तेमाल शुरू करें


इस गाइड में बताया गया है कि Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल का इस्तेमाल करके, सीधे अपने ऐप्लिकेशन से Vertex AI Gemini API को कैसे कॉल किया जा सकता है.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि Android के लिए ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए, आपको Android Studio का इस्तेमाल करना पता है.

  • पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Android ऐप्लिकेशन इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करते हों:

    • Android Studio (नया वर्शन)
    • आपके Android ऐप्लिकेशन को, एपीआई लेवल 21 या उसके बाद के लेवल को टारगेट करना चाहिए.
  • (ज़रूरी नहीं) सैंपल ऐप्लिकेशन देखें.

    सैंपल ऐप्लिकेशन डाउनलोड करना

    SDK टूल को फटाफट आज़माकर देखें, इस्तेमाल के अलग-अलग उदाहरणों को पूरी तरह से लागू किया जा सकता है या अपना Android ऐप्लिकेशन न होने पर, सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल किया जा सकता है. सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए, आपको इसे किसी Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट करना होगा.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करें और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से जोड़ें

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

  1. Firebase कंसोल में, Gemini पेज की मदद से बनाएं पेज पर जाएं. इसके बाद, दूसरे कार्ड पर क्लिक करके वर्कफ़्लो लॉन्च करें. इससे आपको नीचे दिए गए टास्क पूरे करने में मदद मिलेगी. अगर आपको Vertex AI के लिए कंसोल में कोई टैब दिखता है, तो इसका मतलब है कि ये टास्क पूरे हो गए हैं.

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

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


दूसरा चरण: SDK टूल जोड़ना

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

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

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

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-beta01")
}

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-beta01")

  // 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 सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

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

Kotlin+KTX

Kotlin की मदद से, इस SDK टूल में मौजूद तरीके सस्पेंड फ़ंक्शन हैं. इसलिए, इन्हें कोरूटीन स्कोप से कॉल किया जाना चाहिए.
// 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-preview-0514")

Java

Java के लिए, इस SDK टूल में स्ट्रीमिंग के तरीके, Reactive Streams लाइब्रेरी में मौजूद Publisher टाइप दिखाते हैं.
// 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-preview-0514");

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

शुरू करने की गाइड के साथ काम करने के बाद, Gemini मॉडल और (वैकल्पिक तौर पर) अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के लिए सही जगह चुनने का तरीका जानें.

चौथा चरण: Vertex AI Gemini API को कॉल करना

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

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

Kotlin+KTX

Kotlin की मदद से, इस SDK टूल में मौजूद तरीके सस्पेंड फ़ंक्शन हैं. इसलिए, इन्हें कोरूटीन स्कोप से कॉल किया जाना चाहिए.
// 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-preview-0514")

// 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

जावा के लिए, इस SDK टूल में दिए गए तरीके ListenableFuture दिखाते हैं.
// 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-preview-0514");
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?

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इस्तेमाल के अलग-अलग उदाहरणों के लिए उपलब्ध मॉडल और उनके कोटा और कीमत के बारे में जानें.

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कॉन्टेंट जनरेट करने की सुविधा को कंट्रोल करने का तरीका जानें

Vertex AI Studio की मदद से, प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ एक्सपेरिमेंट भी किया जा सकता है.


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