เมื่อใช้ Gemini API คุณจะสามารถสร้างการสนทนารูปแบบอิสระ
หลายเลี้ยว Vertex AI สำหรับ Firebase SDK ทำให้กระบวนการง่ายขึ้นด้วยการจัดการ
สภาวะของการสนทนา ซึ่งต่างจาก generateContentStream() หรือ
generateContent() คุณไม่จำเป็นต้องเก็บประวัติการสนทนาด้วยตัวเอง
ก่อนเริ่มต้น
หากยังไม่ได้ดำเนินการ โปรดอ่าน คู่มือเริ่มต้นใช้งาน Vertex AI สำหรับ Firebase SDK ตรวจสอบว่าคุณได้ดำเนินการทั้งหมดต่อไปนี้แล้ว
สร้างโปรเจ็กต์ Firebase ใหม่หรือที่มีอยู่ รวมถึงการใช้ แพ็กเกจราคา Blaze และเปิดใช้ API ที่จำเป็น
เชื่อมต่อแอปกับ Firebase รวมถึงการลงทะเบียนแอปและเพิ่ม การกำหนดค่า Firebase ให้กับแอป
เพิ่ม SDK และเริ่มต้นบริการ Vertex AI และโมเดล Generative ในแอปของคุณ
หลังจากที่เชื่อมต่อแอปกับ Firebase แล้ว ให้เพิ่ม SDK และเริ่มต้น บริการ Vertex AI และโมเดล Generative คุณก็พร้อมที่จะเรียกใช้ Gemini API แล้ว
ส่งคำขอแชท
ถ้าต้องการสร้างการสนทนาแบบหลายรอบ (เช่น แชท) ให้เริ่มต้นด้วยการเริ่มต้น
แชทโดยโทรหา startChat() จากนั้นใช้
sendMessageStream() (หรือ sendMessage()) เพื่อส่งข้อความให้ผู้ใช้ใหม่
จะเพิ่มข้อความและการตอบกลับลงในประวัติการแชทด้วย
มี 2 ตัวเลือกที่เป็นไปได้สำหรับ role ที่เชื่อมโยงกับเนื้อหาใน
การสนทนา:
user: บทบาทที่แสดงข้อความแจ้ง ค่านี้เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับ ไปยังsendMessageStream()(หรือsendMessage()) และฟังก์ชันจะส่ง ยกเว้นในกรณีที่ผ่านบทบาทอื่นmodel: บทบาทที่ให้คำตอบ บทบาทนี้สามารถใช้ได้เมื่อ กำลังโทรหาstartChat()ด้วยhistoryปัจจุบัน
เลือกว่าต้องการสตรีมคำตอบ (sendMessageStream) หรือรอ
สำหรับคำตอบจนกว่าจะสร้างผลลัพธ์ทั้งหมด (sendMessage)
อุปกรณ์การสตรีม
คุณสามารถโต้ตอบได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องรอผลลัพธ์ทั้งหมดจาก การสร้างโมเดล และใช้สตรีมมิงเพื่อจัดการผลลัพธ์บางส่วนแทน
ตัวอย่างนี้แสดงวิธีใช้ sendMessageStream() เพื่อสตรีมคำตอบจาก
โมเดล:
โดยไม่ต้องสตรีม
หรือจะรอผลลัพธ์ทั้งหมดแทนการสตรีมก็ได้ เวลา ส่งคืนผลลัพธ์หลังจากที่โมเดลเสร็จสิ้นการสร้างทั้งหมดแล้วเท่านั้น ขั้นตอนได้
ตัวอย่างนี้แสดงวิธีใช้ sendMessage() เพื่อส่งข้อความถึงผู้ใช้ใหม่
ดูวิธีเลือกโมเดล Gemini และเลือกสถานที่ ที่เหมาะกับกรณีการใช้งานและแอปของคุณ
คุณทำอะไรได้อีกบ้าง
- ดูวิธีนับโทเค็น ก่อนที่จะส่งพรอมต์ยาวๆ ไปยังโมเดล
- ตั้งค่า Cloud Storage สำหรับ Firebase เพื่อให้คุณสามารถรวมไฟล์ขนาดใหญ่ในคำขอสื่อหลากรูปแบบโดยใช้ URL ของ Cloud Storage ไฟล์อาจประกอบด้วยรูปภาพ, PDF, วิดีโอ และเสียง
- เริ่มพิจารณาเกี่ยวกับการเตรียมพร้อมสำหรับการผลิต เช่น การตั้งค่า Firebase App Check เพื่อปกป้อง Gemini API จากการละเมิดโดยไคลเอ็นต์ที่ไม่ได้รับอนุญาต
ลองใช้ความสามารถอื่นๆ ของ Gemini API
- สร้างข้อความจาก พรอมต์แบบข้อความเท่านั้น
- สร้างข้อความจาก พรอมต์แบบสื่อหลากรูปแบบ (รวมถึงข้อความ, รูปภาพ, PDF, วิดีโอ และเสียง)
- ใช้การเรียกใช้ฟังก์ชันเพื่อเชื่อมต่อ โมเดล Generative กับระบบและข้อมูลภายนอก
เรียนรู้วิธีควบคุมการสร้างเนื้อหา
- ทำความเข้าใจการออกแบบพรอมต์ รวมถึง แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด กลยุทธ์ และตัวอย่างพรอมต์
- กำหนดค่าพารามิเตอร์โมเดล เช่น อุณหภูมิและโทเค็นเอาต์พุตสูงสุด
- ใช้การตั้งค่าความปลอดภัยเพื่อปรับ แนวโน้มที่จะได้รับคำตอบที่อาจถือว่าเป็นอันตราย
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดล Gemini
ดูข้อมูลเกี่ยวกับ รุ่นที่เหมาะกับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย และ โควต้าและการกำหนดราคาแสดงความคิดเห็น เกี่ยวกับประสบการณ์การใช้งาน Vertex AI สำหรับ Firebase