بدء استخدام Gemini API باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لميزة Vertex AI for Firebase


يشرح لك هذا الدليل كيفية بدء إجراء مكالمات على Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase.

المتطلّبات الأساسية

يفترض هذا الدليل أنّك على دراية باستخدام "استوديو Android" لتطوير التطبيقات المتوافقة مع Android.

  • تأكَّد من استيفاء بيئة التطوير وتطبيق Android للمتطلبات التالية:

    • Android Studio (أحدث إصدار)
    • يجب أن يستهدف تطبيق Android المستوى 21 من واجهة برمجة التطبيقات أو المستويات الأعلى.
  • (اختياري) يمكنك الاطّلاع على نموذج التطبيق.

    تنزيل نموذج التطبيق

    يمكنك تجربة حزمة SDK بسرعة، أو الاطّلاع على التنفيذ الكامل لحالات استخدام مختلفة، أو استخدام نموذج التطبيق إذا لم يكن لديك تطبيق Android خاص بك. لاستخدام نموذج التطبيق، عليك ربطه بمشروع على Firebase.

الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase

إذا كان لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase

  1. ضمن "وحدة تحكُّم Firebase"، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini، ثم انقر على البطاقة الثانية لبدء عملية سير عمل تساعدك في إنجاز المهام التالية. إذا رأيت علامة تبويب في وحدة التحكم الخاصة بـ Vertex AI، يعني ذلك أن هذه المهام قد اكتملت.

  2. يمكنك المتابعة إلى الخطوة التالية في هذا الدليل لإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) إلى تطبيقك.

إذا لم يكن لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase


الخطوة 2: إضافة حزمة SDK

بعد إعداد مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase (راجِع الخطوة السابقة)، يمكنك الآن إضافة حزمة تطوير البرامج Vertex AI for Firebase إلى تطبيقك.

توفّر حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase لنظام التشغيل Android (firebase-vertexai) إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini.

في ملف إعداد Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق) (مثل <project>/<app-module>/build.gradle.kts)، أضِف الاعتمادية لحزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase لنظام التشغيل Android:

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-beta03")
}

Java

بالنسبة إلى Java، يجب إضافة مكتبتين إضافيتين.

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-beta03")

  // 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")
}

الخطوة 3: إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي

قبل إجراء أي طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات، يجب إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي.

Kotlin+KTX

الطرق في حزمة تطوير البرامج (SDK) هذه هي دوال تعليق ويجب استدعاؤها من نطاق الكوروتين في لغة Kotlin.
// 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")

Java

في Java، تعرض طرق البث في حزمة SDK هذه النوع Publisher من مكتبة Reactive Streams.
// 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");

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

عند إكمال دليل البدء، تعرَّف على كيفية اختيار نموذج Gemini وموقع جغرافي مناسب لحالة الاستخدام والتطبيق (اختياري).

الخطوة 4: طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini

بعد أن ربطت تطبيقك بمنصة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وإعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، أصبحت جاهزًا لطلب البيانات من Vertex AI Gemini API.

يمكنك استخدام generateContent() لإنشاء نص من طلب نصي فقط:

Kotlin+KTX

الطرق في حزمة تطوير البرامج (SDK) هذه هي دوال تعليق ويجب استدعاؤها من نطاق الكوروتين في لغة Kotlin.
// 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")

// 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

بالنسبة إلى Java، تعرض الطرق الموجودة في حزمة SDK هذه الرمز ListenableFuture.
// 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");
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);

ما هي الإجراءات الإضافية التي يمكنك تنفيذها؟

مزيد من المعلومات حول نماذج Gemini

تعرَّف على مزيد من المعلومات حول النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة وأسعارها وأسعارها.

تجربة إمكانات أخرى لواجهة Gemini API

التعرّف على طريقة التحكّم في إنشاء المحتوى

يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Vertex AI Studio.


تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI for Firebase