Tạo văn bản từ câu lệnh chỉ có văn bản bằng API Gemini

Khi gọi Gemini API từ ứng dụng bằng SDK Vertex AI in Firebase, bạn có thể nhắc mô hình Gemini tạo văn bản dựa trên dữ liệu đầu vào chỉ văn bản.

Các tuỳ chọn khác để làm việc với Gemini API

• Bạn có thể tuỳ ý thử nghiệm phiên bản "Google AI" thay thế của Gemini API
  Nhận quyền truy cập miễn phí (trong giới hạn và nếu có) bằng cách sử dụng Google AI Studio và SDK ứng dụng Google AI. Bạn chỉ nên sử dụng các SDK này để tạo bản mô hình trong ứng dụng dành cho thiết bị di động và web.

  Sau khi bạn đã quen thuộc với cách hoạt động của Gemini API, hãy chuyển sang SDK Vertex AI in Firebase của chúng tôi (tài liệu này). SDK này có nhiều tính năng bổ sung quan trọng đối với ứng dụng web và ứng dụng di động, chẳng hạn như bảo vệ API khỏi hành vi sử dụng sai trái bằng cách sử dụng Firebase App Check và hỗ trợ các tệp phương tiện lớn trong yêu cầu.

• Có thể gọi Vertex AI Gemini API phía máy chủ (chẳng hạn như với Python, Node.js hoặc Go)
  Sử dụng SDK Vertex AI phía máy chủ, Firebase Genkit hoặc Firebase Extensions cho Gemini API.

Trước khi bắt đầu

Hãy hoàn thành hướng dẫn bắt đầu sử dụng cho SDK Vertex AI in Firebase nếu bạn chưa thực hiện. Hãy đảm bảo rằng bạn đã làm tất cả những việc sau:

1. Thiết lập một dự án Firebase mới hoặc hiện có, bao gồm cả việc sử dụng gói giá linh hoạt và bật các API bắt buộc.

2. Kết nối ứng dụng của bạn với Firebase, bao gồm cả việc đăng ký ứng dụng và thêm cấu hình Firebase vào ứng dụng.

3. Thêm SDK và khởi chạy dịch vụ Vertex AI cũng như mô hình tạo sinh trong ứng dụng.

Sau khi kết nối ứng dụng với Firebase, thêm SDK và khởi chạy dịch vụ Vertex AI cũng như mô hình tạo sinh, bạn đã sẵn sàng gọi Gemini API.

Tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào chỉ văn bản

Bạn có thể gọi Gemini API bằng dữ liệu đầu vào chỉ bao gồm văn bản. Đối với các lệnh gọi này, bạn cần sử dụng một mô hình hỗ trợ câu lệnh chỉ văn bản (chẳng hạn như Gemini 1.5 Pro).

Chọn xem bạn muốn truyền trực tuyến phản hồi (generateContentStream) hay đợi phản hồi cho đến khi toàn bộ kết quả được tạo (generateContent).

Tìm hiểu cách chọn một mô hình Gemini và một vị trí phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn (không bắt buộc).

Bạn có thể làm gì khác?

• Tìm hiểu cách đếm mã thông báo trước khi gửi lời nhắc dài đến mô hình.
• Hãy bắt đầu suy nghĩ về việc chuẩn bị cho bản phát hành chính thức, bao gồm cả việc thiết lập Firebase App Check để bảo vệ Gemini API khỏi hành vi lạm dụng của các ứng dụng không được uỷ quyền.

Thử các tính năng khác của Gemini API

• Xây dựng cuộc trò chuyện nhiều lượt (trò chuyện).
• Tạo văn bản từ câu lệnh đa phương thức (bao gồm văn bản, hình ảnh, tệp PDF, video và âm thanh).
• Tạo kết quả có cấu trúc (như JSON) từ cả lời nhắc bằng văn bản và đa phương thức.
• Sử dụng tính năng gọi hàm để kết nối các mô hình tạo sinh với hệ thống và thông tin bên ngoài.

Tìm hiểu cách kiểm soát việc tạo nội dung

• Tìm hiểu về thiết kế câu lệnh, bao gồm cả các phương pháp hay nhất, chiến lược và câu lệnh mẫu.
• Định cấu hình các tham số của mô hình như nhiệt độ và mã thông báo đầu ra tối đa.
• Sử dụng chế độ cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được những câu trả lời có thể bị coi là gây hại.

Bạn cũng có thể thử nghiệm với các câu lệnh và cấu hình mô hình bằng cách sử dụng Vertex AI Studio.

Tìm hiểu thêm về các mô hình Gemini

Tìm hiểu về các mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng và hạn mức và mức giá của các mô hình đó.

Đưa ra ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Vertex AI in Firebase