Gemini API'yi kullanarak birden çok dönüşte serbest biçimli konuşmalar oluşturabilirsiniz. Vertex AI for Firebase SDK'sı, görüşmenin durumunu yöneterek süreci basitleştirir. Böylece generateContentStream() veya generateContent() uygulamasının aksine, sohbet geçmişini depolamanız gerekmez.
Başlamadan önce
Henüz yapmadıysanız Firebase için Vertex AI SDK'ları hakkındaki başlangıç kılavuzunu inceleyin. Aşağıdakilerin tümünü yaptığınızdan emin olun:
Blaze fiyatlandırma planını kullanmak ve gerekli API'leri etkinleştirmek de dahil olmak üzere yeni veya mevcut bir Firebase projesi oluşturun.
Uygulamanızı kaydettirme ve Firebase yapılandırmasını uygulamanıza ekleme de dahil olmak üzere uygulamanızı Firebase'e bağlayın.
SDK'yı ekleyip uygulamanızda Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlatın.
Uygulamanızı Firebase'e bağlayıp SDK'yı ekledikten ve Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlattıktan sonra Gemini API'yi çağırmaya hazırsınız.
Sohbet istemi isteği gönder
Çok yönlü bir sohbet (ör. sohbet) oluşturmak için startChat() numaralı telefonu arayarak sohbeti başlatarak başlayın. Ardından, yeni bir kullanıcı mesajı göndermek için sendMessageStream() (veya sendMessage()) kullanın. Bu işlem, mesajı ve yanıtı da sohbet geçmişine ekler.
Bir görüşmedeki içerikle ilişkili role için iki olası seçenek vardır:
user: İstemleri sağlayan rol. Bu değer,sendMessageStream()(veyasendMessage()) çağrıları için varsayılan değerdir ve farklı bir rol aktarılırsa işlev bir istisna atar.model: Yanıtları sağlayan rol. Bu rol, mevcuthistoryilestartChat()çağrılırken kullanılabilir.
Yanıtın akışını mı (sendMessageStream) yoksa tüm sonuç oluşturulana kadar yanıtı mı (sendMessage) beklemek istediğinizi seçin.
Akışlı
Model oluşturma işleminin sonucunun tamamını beklemek yerine, kısmi sonuçları işlemek için akışı kullanarak daha hızlı etkileşimler gerçekleştirebilirsiniz.
Bu örnekte, modelden yanıt akışı sağlamak için sendMessageStream() özelliğinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir:
Canlı oynatma olmadan
Alternatif olarak, akış yerine sonucun tamamını bekleyebilirsiniz. Sonuç yalnızca model, tüm oluşturma işlemini tamamladıktan sonra döndürülür.
Bu örnekte, yeni bir kullanıcı mesajı göndermek için sendMessage() hizmetinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir:
Gemini modelini nasıl seçeceğinizi ve isteğe bağlı olarak kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun bir konumu nasıl seçeceğinizi öğrenin.
Başka ne yapabilirsiniz?
- Modele uzun istemler göndermeden önce jetonları sayma hakkında bilgi edinin.
- Cloud Storage URL'lerini kullanarak çok modlu isteklerinize büyük dosyalar ekleyebilmek için Cloud Storage for Firebase'i kurun. Dosyalar resim, PDF, video ve ses dosyaları içerebilir.
- Üretime hazırlanmayı düşünmeye başlayın. Buna, Gemini API'yi yetkisiz müşterilerin kötüye kullanımından korumak için Firebase Uygulama Kontrolü'nü ayarlama da dahildir.
Gemini API'nin diğer özelliklerini deneyin
- Yalnızca metin istemlerinden metin oluşturun.
- Çok modlu istemlerden (metin, resim, PDF, video ve ses dahil) metin oluşturun.
- Üretken modelleri harici sistemlere ve bilgilere bağlamak için işlev çağrısını kullanın.
İçerik oluşturmayı nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin
- En iyi uygulamalar, stratejiler ve örnek istemler de dahil olmak üzere istem tasarımını anlama.
- Sıcaklık ve maksimum çıkış jetonları gibi model parametrelerini yapılandırın.
- Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.
Gemini modelleri hakkında daha fazla bilgi
Çeşitli kullanım alanları için mevcut modeller ile bunların kotaları ve fiyatlandırmaları hakkında bilgi edinin.Firebase için Vertex AI deneyiminizle ilgili geri bildirimde bulunun