יצירת שיחות עם ריבוי פניות (צ'אט) בעזרת Gemini API


בעזרת Gemini API אפשר ליצור שיחות בפורמט חופשי במספר סבבים. ה-SDK של Vertex AI in Firebase מפשט את התהליך על ידי ניהול המצב של השיחה, כך שלא כמו ב-generateContentStream() או ב-generateContent(), אתם לא צריכים לאחסן את היסטוריית השיחות בעצמכם.

לפני שמתחילים

אם עדיין לא עשיתם זאת, כדאי לעיין במדריך למתחילים בנושא ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase. חשוב לוודא שכל הפעולות הבאות בוצעו:

  1. מגדירים פרויקט Firebase חדש או קיים, כולל שימוש בתוכנית התמחור Blaze והפעלת ממשקי ה-API הנדרשים.

  2. קישור האפליקציה ל-Firebase, כולל רישום האפליקציה והוספת הגדרות Firebase לאפליקציה.

  3. מוסיפים את ה-SDK ומפעילים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי באפליקציה.

אחרי שתחברו את האפליקציה ל-Firebase, הוספתם את ה-SDK ותפעילו את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי, תוכלו לקרוא ל-Gemini API.

שליחת הזמנה לשיחה בצ'אט

כדי ליצור שיחה עם כמה תשובות (כמו צ'אט), מתחילים בהפעלת השיחה באמצעות קריאה ל-startChat(). לאחר מכן, משתמשים ב-sendMessageStream() (או ב-sendMessage()) כדי לשלוח הודעה חדשה מהמשתמש, וההודעה והתגובה יתווספו להיסטוריית הצ'אט.

יש שתי אפשרויות אפשריות ל-role שמשויך לתוכן בשיחה:

  • user: התפקיד שמספק את ההנחיות. זהו ערך ברירת המחדל לשיחות ל-sendMessageStream() (או ל-sendMessage()), והפונקציה תיצור חריגה אם יועבר תפקיד אחר.

  • model: התפקיד שמספק את התשובות. אפשר להשתמש בתפקיד הזה כשקוראים ל-startChat() עם history קיים.

בוחרים אם להעביר את התגובה בסטרימינג (sendMessageStream) או להמתין לתגובה עד שהתוצאה כולה תיווצר (sendMessage).

סטרימינג

אפשר להשיג אינטראקציות מהר יותר אם לא ממתינים עד התוצאה המלאה מיצירת המודל, ובמקום זאת משתמשים בסטרימינג כדי לטפל בתוצאות חלקיות.

ללא סטרימינג

לחלופין, אפשר להמתין לקבלת התוצאה המלאה במקום להעביר אותה בסטרימינג. התוצאה תוחזר רק אחרי שהמודל ישלים את כל תהליך היצירה.

איך בוחרים מודל Gemini, ואם רוצים גם מיקום, שמתאימים לתרחיש לדוגמה ולאפליקציה.

מה עוד אפשר לעשות?

  • כך סופרים אסימונים לפני ששולחים הנחיות ארוכות למודל.
  • מגדירים את Cloud Storage for Firebase כדי שתוכלו לכלול קבצים גדולים בבקשות עם מודלים מרובים באמצעות כתובות URL מסוג Cloud Storage. הקבצים יכולים לכלול תמונות, קובצי PDF, סרטונים ואודיו.
  • כדאי להתחיל לחשוב על ההכנות לקראת ההשקה בסביבת הייצור, כולל הגדרת Firebase App Check כדי להגן על ה-Gemini API מפני ניצול לרעה על ידי לקוחות לא מורשים.

ניסיון ביכולות אחרות של Gemini API

איך שולטים ביצירת תוכן

אפשר גם להתנסות בהנחיות ולהגדיר מודלים באמצעות Vertex AI Studio.

מידע נוסף על המודלים של Gemini

כאן תוכלו לקרוא מידע נוסף על המודלים הזמינים לתרחישי שימוש שונים, ועל המכסות והתמחור שלהם.


שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI in Firebase