Dùng Gemini API để tạo các cuộc trò chuyện nhiều lượt

iOS trở lên Android Web Phô mai

Bản xem trước: Vertex AI in Firebase đang ở chế độ Xem trước, điều này có nghĩa là sản phẩm không tuân theo bất kỳ chính sách SLA hoặc chính sách về việc ngừng sử dụng nào và có thể thay đổi theo tương thích ngược.

Bằng cách sử dụng Gemini API, bạn có thể tạo các cuộc trò chuyện dạng tự do trên nhiều chặng. SDK Vertex AI in Firebase đơn giản hoá quy trình bằng cách quản lý trạng thái của cuộc trò chuyện, không giống như với generateContentStream() hoặc generateContent() thân mến! Bạn không phải tự lưu trữ nhật ký trò chuyện.

Các lựa chọn khác để làm việc với Gemini API

• Có thể thử nghiệm với một "AI của Google" thay thế (không bắt buộc) phiên bản của Gemini API
  Sử dụng miễn phí (trong giới hạn và nếu có thể) bằng cách sử dụng Google AI Studio và Google AI SDK ứng dụng. Bạn chỉ nên sử dụng các SDK này để tạo nguyên mẫu trong ứng dụng dành cho thiết bị di động và web.

  Sau khi đã quen với cách hoạt động của Gemini API, di chuyển sang Vertex AI in Firebase SDK, có nhiều tính năng bổ sung quan trọng đối với ứng dụng dành cho thiết bị di động và web, chẳng hạn như bảo vệ API khỏi hành vi sai trái bằng Firebase App Check và hỗ trợ dành cho tệp đa phương tiện có kích thước lớn trong yêu cầu.

• Không bắt buộc gọi Vertex AI Gemini API phía máy chủ
  Sử dụng SDK Vertex AI phía máy chủ Firebase Genkit, hoặc Firebase Extensions cho Gemini API.

Trước khi bắt đầu

Hãy hoàn tất hướng dẫn bắt đầu sử dụng SDK Vertex AI in Firebase. Hãy đảm bảo rằng bạn đã hoàn thành tất cả các bước 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 cho ứng dụng của bạn.

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

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

Gửi yêu cầu lời nhắc trò chuyện

Để tạo một cuộc trò chuyện nhiều lượt (chẳng hạn như trò chuyện), hãy bắt đầu bằng cách khởi tạo trò chuyện bằng cách gọi startChat(). Sau đó sử dụng sendMessageStream() (hoặc sendMessage()) để gửi tin nhắn cho người dùng mới. cũng sẽ thêm tin nhắn và câu trả lời vào lịch sử trò chuyện.

Có hai lựa chọn cho role được liên kết với nội dung trong một cuộc trò chuyện:

• user: vai trò đưa ra lời nhắc. Đây là giá trị mặc định cho lệnh gọi đến sendMessageStream() (hoặc sendMessage()) và hàm gửi ra trường hợp ngoại lệ nếu vai trò khác được chuyển.

• model: vai trò đưa ra câu trả lời. Vai trò này có thể được dùng khi gọi startChat() bằng history hiện có.

Lưu ý: Nếu bạn muốn cung cấp thêm ngữ cảnh ban đầu cho mô hình này để giúp bạn định hướng dựa trên nhu cầu và trường hợp sử dụng cụ thể của bạn, hãy cân nhắc thiết lập hướng dẫn hệ thống.

Chọn xem bạn muốn truyền trực tuyến câu trả lời (sendMessageStream) hay đợi cho phản hồi cho đến khi tạo toàn bộ kết quả (sendMessage).

Phát trực tuyến

Bạn có thể đạt được các tương tác nhanh hơn bằng cách không phải chờ toàn bộ kết quả từ việc tạo mô hình và thay vào đó sử dụng luồng để xử lý một phần kết quả.

Không truyền trực tuyến

Hoặc, bạn có thể chờ toàn bộ kết quả thay vì truy cập trực tuyến; thời gian kết quả chỉ được trả về sau khi mô hình hoàn tất toàn bộ quá trình tạo của chúng tôi.

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

Bạn có thể làm gì khác?

• Tìm hiểu cách tính mã thông báo trước khi gửi các câu lệnh dài đến mô hình.
• Thiết lập Cloud Storage for Firebase để bạn có thể đưa các tệp lớn vào yêu cầu đa phương thức bằng cách sử dụng Cloud Storage URL. Tệp có thể bao gồm hình ảnh, PDF, video và âm thanh.
• Hãy bắt đầu nghĩ đến việc chuẩn bị sản xuất, bao gồm thiết lập Firebase App Check để bảo vệ Gemini API khỏi hành vi lạm dụng của các ứng dụng trái phép.

Hãy thử các tính năng khác của Gemini API

• Tạo văn bản từ lời nhắc chỉ có văn bản.
• Tạo văn bản từ câu lệnh đa phương thức (bao gồm văn bản, hình ảnh, PDF, video và âm thanh).
• Sử dụng tính năng gọi hàm để kết nối các mô hình tạo sinh sang các hệ thống và thông tin bên ngoài.

Tìm hiểu cách kiểm soát việc tạo nội dung

• Tìm hiểu về thiết kế lời nhắc, bao gồm các phương pháp hay nhất, chiến lược và câu lệnh mẫu.
• Định cấu hình các thông số của mô hình như nhiệt độ và mã thông báo đầu ra tối đa.
• Sử dụng cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được phản hồi 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 những mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng và hạn mức và giá.

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