إنشاء محادثات متعددة المقاطع (الدردشة) باستخدام Gemini API


باستخدام Gemini API، يمكنك إنشاء محادثات بتنسيق حر على مستوى أدوار متعدّدة. تعمل حزمة تطوير البرامج Vertex AI in Firebase SDK على تبسيط العملية من خلال إدارة حالة المحادثة، لذا لا تحتاج إلى تخزين سجلّ المحادثات بنفسك، على عكس استخدام generateContentStream() أو generateContent().

قبل البدء

إذا لم يسبق لك ذلك، أكمِل قراءة دليل البدء الذي يوضّح كيفية إعداد مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بـ Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وبدء خدمة Vertex AI وإنشاء مثيل GenerativeModel.

إرسال طلب لإرسال إشعارات عبر المحادثة

لإنشاء محادثة متعددة المقاطع (مثل المحادثة)، ابدأ بإعداد المحادثة من خلال استدعاء startChat(). بعد ذلك، استخدِم sendMessageStream() (أو sendMessage()) لإرسال رسالة مستخدم جديدة، ما منجرِدًا إلى إلحاق الرسالة والردّ بسجلّ المحادثات.

هناك خياران محتملان لـ role المرتبط بالمحتوى في محادثة:

  • user: الدور الذي يقدّم الطلبات. هذه القيمة هي القيمة التلقائية لطلبات الوصول إلى sendMessageStream() (أو sendMessage())، وتُلقي الدالة استثناءً في حال تم تمرير دور مختلف.

  • model: الدور الذي يقدّم الردود يمكن استخدام هذا الدور عند الاتصال بـ startChat() باستخدام history الحالي.

اختَر ما إذا كنت تريد بث الردّ (sendMessageStream) أو الانتظار لتلقّي الردّ إلى أن يتم إنشاء النتيجة بالكامل (sendMessage).

البث بدون بث

يمكنك تحقيق تفاعلات أسرع من خلال عدم انتظار النتيجة الكاملة من إنشاء النموذج، واستخدام البث بدلاً من ذلك للتعامل مع النتائج الجزئية.

يوضّح هذا المثال كيفية استخدام startChat() و sendMessageStream() لبث الردود من النموذج:

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")

// Optionally specify existing chat history
let history = [
  ModelContent(role: "user", parts: "Hello, I have 2 dogs in my house."),
  ModelContent(role: "model", parts: "Great to meet you. What would you like to know?"),
]

// Initialize the chat with optional chat history
let chat = model.startChat(history: history)

// To stream generated text output, call sendMessageStream and pass in the message
let contentStream = try chat.sendMessageStream("How many paws are in my house?")
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

بدلاً من ذلك، يمكنك الانتظار إلى أن تظهر النتيجة بالكامل بدلاً من بثها، ولا يتم عرض النتيجة إلا بعد أن يُكمل النموذج عملية الإنشاء بالكامل.

يوضّح هذا المثال كيفية استخدام startChat() و sendMessage() لإرسال رسالة إلى مستخدم جديد:

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")

// Optionally specify existing chat history
let history = [
  ModelContent(role: "user", parts: "Hello, I have 2 dogs in my house."),
  ModelContent(role: "model", parts: "Great to meet you. What would you like to know?"),
]

// Initialize the chat with optional chat history
let chat = model.startChat(history: history)

// To generate text output, call sendMessage and pass in the message
let response = try await chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
print(response.text ?? "No text in response.")

تعرَّف على كيفية اختيار نموذج وموقع جغرافي اختياريًا مناسبَين لحالة الاستخدام والتطبيق.

ما هي الإجراءات الأخرى التي يمكنك اتّخاذها؟

  • تعرَّف على كيفية احتساب الرموز المميّزة قبل إرسال طلبات طويلة إلى النموذج.
  • إعداد Cloud Storage for Firebase لكي تتمكّن من تضمين ملفات كبيرة في طلباتك المتعدّدة الوسائط والحصول على حلّ أكثر تنظيمًا لتقديم الملفات في طلباتك يمكن أن تتضمّن الملفات صورًا وملفات PDF وفيديوهات وملفات صوتية.
  • ابدأ التفكير في التحضير للإصدار العلني، بما في ذلك إعداد Firebase App Check لحماية Gemini API من إساءة استخدام العملاء غير المصرَّح لهم. يُرجى أيضًا مراجعة قائمة التحقّق من الإنتاج.

تجربة إمكانات أخرى

التعرّف على كيفية التحكّم في إنشاء المحتوى

يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Vertex AI Studio.

مزيد من المعلومات عن الطُرز المتوافقة

اطّلِع على مزيد من المعلومات عن النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة واطلاعك على الحصص و الأسعار.


تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI in Firebase