Gemini API का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करें

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Vertex AI for Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से Gemini API को कॉल करते समय, तो Gemini मॉडल को सिर्फ़ टेक्स्ट इनपुट के आधार पर टेक्स्ट जनरेट करने के लिए कहा जा सकता है.

Gemini API के साथ काम करने के अन्य विकल्प

• Vertex AI Gemini API के सर्वर-साइड को कॉल करना ज़रूरी नहीं है इसका इस्तेमाल करके सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल या Gemini API के लिए Firebase एक्सटेंशन.

• इसके अलावा, "Google का एआई" इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है इसका वर्शन Gemini API, जो बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस देता है (सीमा के अंदर और जहां उपलब्ध हो) का इस्तेमाल करके Google AI Studio और Google के एआई SDK टूल.

  अगर आपको Google के एआई टूल और सेवाओं के साथ-साथ Firebase का इस्तेमाल करना है, तो हमारा सुझाव है कि आप:

  • Google AI Studio और Google के एआई SDK टूल का इस्तेमाल, Firebase प्रोजेक्ट, जिसका इस्तेमाल आपके प्रोडक्शन ऐप्लिकेशन में किया जाता है.
  • Gemini API के काम करने का तरीका जानने के बाद, Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल पर माइग्रेट करना, जिनमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी अतिरिक्त सुविधाएं होती हैं. जैसे, एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाने के लिए Firebase ऐप्लिकेशन की जांच.

शुरू करने से पहले

अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल के बारे में शुरुआती जानकारी देने वाली गाइड. पक्का करें कि आपने ये सभी काम कर लिए हों:

• नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना. इसमें, ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान और ज़रूरी एपीआई चालू करना.

• अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना. इसमें ऐप्लिकेशन को रजिस्टर करना और आपके ऐप्लिकेशन के लिए Firebase कॉन्फ़िगरेशन.

• SDK टूल जोड़ें. इसके बाद, Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करें आपके ऐप्लिकेशन में.

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, और Vertex AI की सेवा और जनरेटिव मॉडल, क्या आप Gemini API को कॉल करने के लिए तैयार हैं.

सिर्फ़ टेक्स्ट इनपुट से टेक्स्ट जनरेट करें

Gemini API को सिर्फ़ टेक्स्ट वाले इनपुट का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है. इन कॉल के लिए, आपको ऐसे मॉडल का इस्तेमाल करना होगा जो सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट की सुविधा देता हो (जैसे Gemini 1.5 Pro).

चुनें कि आपको जवाब को स्ट्रीम करना है (generateContentStream) या इंतज़ार करना है जब तक पूरा नतीजा जनरेट नहीं हो जाता (generateContent).

Gemini का मॉडल चुनने का तरीक़ा जानें और विकल्प के तौर पर कोई जगह आपके इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही है.

तुम और क्या कर सकती हो?

• टोकन की गिनती करने का तरीका जानें तो मॉडल को लंबे प्रॉम्प्ट भेजने से पहले.
• प्रोडक्शन की तैयारी के बारे में सोचना शुरू करें. इसमें ये भी शामिल हैं Firebase App Check सेट अप करना इससे Gemini API को बिना अनुमति वाले क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाने में मदद मिलती है.

Gemini API की अन्य सुविधाएँ आज़माएँ

• एक के बाद एक बातचीत (चैट) बनाएं.
• यहां से टेक्स्ट जनरेट करें मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट (इसमें टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो शामिल हैं).
• कनेक्ट करने के लिए, फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करें जनरेटिव मॉडल से लेकर बाहरी सिस्टम और जानकारी.

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें

• प्रॉम्प्ट डिज़ाइन को समझना, जिसमें ये शामिल हैं सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण.
• मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना, जैसे तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन.
• सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, नुकसान पहुंचाने वाले जवाब मिलने की संभावना कम हो.

प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ भी एक्सपेरिमेंट करने के लिए, इनका इस्तेमाल किया जा सकता है Vertex AI Studio.

Gemini के मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

ज़्यादा जानने के लिए, अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल और उनका कोटा और कीमत.

सुझाव दें 'Firebase के लिए Vertex AI' इस्तेमाल करने के आपके अनुभव के बारे में