فراخوانی تابع، دریافت خروجی داده های ساختاریافته از مدل های تولیدی را برای شما آسان تر می کند. سپس می توانید از این خروجی ها برای فراخوانی API های دیگر و برگرداندن داده های پاسخ مربوطه به مدل استفاده کنید. به عبارت دیگر، فراخوانی تابع به شما کمک می کند تا مدل های تولیدی را به سیستم های خارجی متصل کنید تا محتوای تولید شده شامل به روزترین و دقیق ترین اطلاعات باشد.
می توانید مدل های Gemini را با توضیحاتی در مورد عملکردها ارائه دهید. اینها توابعی هستند که شما به زبان برنامه خود می نویسید (یعنی Cloud Functions نیستند). مدل ممکن است از شما بخواهد که یک تابع را فراخوانی کنید و نتیجه را برای کمک به مدل در رسیدگی به درخواست شما ارسال کنید.
می‌توانید در اسناد Google Cloud درباره فراخوانی تابع اطلاعات بیشتری کسب کنید .
به صورت اختیاری با نسخه جایگزین «Google AI» از Gemini API آزمایش کنید
با استفاده از Google AI Studio و Google AI Client SDK، دسترسی رایگان (در محدوده و در صورت وجود) دریافت کنید. این SDK ها باید فقط برای نمونه سازی در برنامه های موبایل و وب استفاده شوند.بعد از اینکه با نحوه کار یک Gemini API آشنا شدید، به Vertex AI in Firebase SDK که دارای بسیاری از ویژگی‌های مهم مهم برای تلفن همراه و برنامه‌های وب هستند، مانند محافظت از API در برابر سوء استفاده با استفاده از Firebase App Check و پشتیبانی از فایل‌های رسانه بزرگ در درخواست ها .
به صورت اختیاری Vertex AI Gemini API سمت سرور را فراخوانی کنید (مانند Python، Node.js یا Go)
از Vertex AI SDK ، Firebase Genkit یا Firebase Extensions برای Gemini API استفاده کنید.
قبل از شروع
اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، راهنمای شروع به کار برای Vertex AI in Firebase SDK را تکمیل کنید. مطمئن شوید که تمام کارهای زیر را انجام داده اید:
یک پروژه Firebase جدید یا موجود راه اندازی کنید، از جمله استفاده از طرح قیمت گذاری Blaze و فعال کردن API های مورد نیاز.
برنامه خود را به Firebase وصل کنید، از جمله ثبت برنامه خود و افزودن پیکربندی Firebase به برنامه خود.
SDK را اضافه کنید و سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را در برنامه خود راه اندازی کنید.
بعد از اینکه برنامه خود را به Firebase متصل کردید، SDK را اضافه کردید و سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را راه اندازی کردید، آماده فراخوانی Gemini API هستید.
یک فراخوانی تابع تنظیم کنید
برای این آموزش، مدل را با یک API مبادله ارز فرضی که از پارامترهای زیر پشتیبانی می‌کند تعامل خواهید داشت:
| پارامتر | تایپ کنید | مورد نیاز | توضیحات |
|---|---|---|---|
currencyFrom | رشته | بله | ارز برای تبدیل |
currencyTo | رشته | بله | ارز برای تبدیل |
نمونه درخواست API
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
نمونه پاسخ API
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
مرحله 1 : تابعی را ایجاد کنید که درخواست API را ایجاد می کند
اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، با ایجاد تابعی که درخواست API را ایجاد می‌کند، شروع کنید.
برای اهداف نمایشی در این آموزش، به جای ارسال یک درخواست API واقعی، مقادیر کدگذاری شده را با همان قالبی که یک API واقعی برمی گرداند، برمی گردانید.
مرحله 2 : یک اعلان تابع ایجاد کنید
اعلان تابعی را ایجاد کنید که به مدل مولد منتقل می کنید (مرحله بعدی این آموزش).
تا جایی که ممکن است جزئیات را در توضیحات تابع و پارامتر بگنجانید. مدل مولد از این اطلاعات برای تعیین اینکه کدام تابع را انتخاب کند و چگونه مقادیر پارامترهای فراخوانی تابع را ارائه کند، استفاده می کند.
مرحله 3 : اعلان تابع را در طول اولیه سازی مدل مشخص کنید
اعلان تابع را هنگام مقداردهی اولیه مدل مولد با تنظیم پارامتر tools مدل مشخص کنید:
نحوه انتخاب مدل Gemini و به صورت اختیاری مکان مناسب برای مورد استفاده و برنامه خود را بیاموزید.
مرحله 4 : یک فراخوانی تابع ایجاد کنید
اکنون می توانید مدل را با تابع تعریف شده درخواست کنید.
روش پیشنهادی برای استفاده از فراخوانی تابع از طریق رابط چت است، زیرا فراخوانی های تابع به خوبی در ساختار چند نوبتی چت قرار می گیرند.
چه کار دیگری می توانید انجام دهید؟
سایر قابلیت های Gemini API را امتحان کنید
- مکالمات چند نوبتی (چت) بسازید.
- متن را از اعلان‌های فقط متنی ایجاد کنید.
- متن را از اعلان‌های چندوجهی (شامل متن، تصاویر، PDF، ویدئو و صدا) تولید کنید.
یاد بگیرید چگونه تولید محتوا را کنترل کنید
- طراحی سریع، از جمله بهترین شیوه‌ها، استراتژی‌ها و درخواست‌های نمونه را درک کنید .
- پارامترهای مدل مانند دما و حداکثر نشانه های خروجی را پیکربندی کنید .
- از تنظیمات ایمنی برای تنظیم احتمال دریافت پاسخ هایی که ممکن است مضر تلقی شوند استفاده کنید .
در مورد مدل های جمینی بیشتر بدانید
در مورد مدل های موجود برای موارد استفاده مختلف و سهمیه ها و قیمت آنها اطلاعات کسب کنید.درباره تجربه خود با Vertex AI in Firebase بازخورد بدهید
فراخوانی تابع، دریافت خروجی داده های ساختاریافته از مدل های تولیدی را برای شما آسان تر می کند. سپس می توانید از این خروجی ها برای فراخوانی API های دیگر و برگرداندن داده های پاسخ مربوطه به مدل استفاده کنید. به عبارت دیگر، فراخوانی تابع به شما کمک می کند تا مدل های تولیدی را به سیستم های خارجی متصل کنید تا محتوای تولید شده شامل به روزترین و دقیق ترین اطلاعات باشد.
می توانید مدل های Gemini را با توضیحاتی در مورد عملکردها ارائه دهید. اینها توابعی هستند که شما به زبان برنامه خود می نویسید (یعنی Cloud Functions نیستند). مدل ممکن است از شما بخواهد که یک تابع را فراخوانی کنید و نتیجه را برای کمک به مدل در رسیدگی به درخواست شما ارسال کنید.
می‌توانید در اسناد Google Cloud درباره فراخوانی تابع اطلاعات بیشتری کسب کنید .
به صورت اختیاری با نسخه جایگزین «Google AI» از Gemini API آزمایش کنید
با استفاده از Google AI Studio و Google AI Client SDK، دسترسی رایگان (در محدوده و در صورت وجود) دریافت کنید. این SDK ها باید فقط برای نمونه سازی در برنامه های موبایل و وب استفاده شوند.بعد از اینکه با نحوه کار یک Gemini API آشنا شدید، به Vertex AI in Firebase SDK که دارای بسیاری از ویژگی‌های مهم مهم برای تلفن همراه و برنامه‌های وب هستند، مانند محافظت از API در برابر سوء استفاده با استفاده از Firebase App Check و پشتیبانی از فایل‌های رسانه بزرگ در درخواست ها .
به صورت اختیاری Vertex AI Gemini API سمت سرور را فراخوانی کنید (مانند Python، Node.js یا Go)
از Vertex AI SDK ، Firebase Genkit یا Firebase Extensions برای Gemini API استفاده کنید.
قبل از شروع
اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، راهنمای شروع به کار برای Vertex AI in Firebase SDK را تکمیل کنید. مطمئن شوید که تمام کارهای زیر را انجام داده اید:
یک پروژه Firebase جدید یا موجود راه اندازی کنید، از جمله استفاده از طرح قیمت گذاری Blaze و فعال کردن API های مورد نیاز.
برنامه خود را به Firebase وصل کنید، از جمله ثبت برنامه خود و افزودن پیکربندی Firebase به برنامه خود.
SDK را اضافه کنید و سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را در برنامه خود راه اندازی کنید.
بعد از اینکه برنامه خود را به Firebase متصل کردید، SDK را اضافه کردید و سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را راه اندازی کردید، آماده فراخوانی Gemini API هستید.
یک فراخوانی تابع تنظیم کنید
برای این آموزش، مدل را با یک API مبادله ارز فرضی که از پارامترهای زیر پشتیبانی می‌کند تعامل خواهید داشت:
| پارامتر | تایپ کنید | مورد نیاز | توضیحات |
|---|---|---|---|
currencyFrom | رشته | بله | ارز برای تبدیل |
currencyTo | رشته | بله | ارز برای تبدیل |
نمونه درخواست API
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
نمونه پاسخ API
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
مرحله 1 : تابعی را ایجاد کنید که درخواست API را ایجاد می کند
اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، با ایجاد تابعی که درخواست API را ایجاد می‌کند، شروع کنید.
برای اهداف نمایشی در این آموزش، به جای ارسال یک درخواست API واقعی، مقادیر کدگذاری شده را با همان قالبی که یک API واقعی برمی گرداند، برمی گردانید.
مرحله 2 : یک اعلان تابع ایجاد کنید
اعلان تابعی را ایجاد کنید که به مدل مولد منتقل می کنید (مرحله بعدی این آموزش).
تا جایی که ممکن است جزئیات را در توضیحات تابع و پارامتر بگنجانید. مدل مولد از این اطلاعات برای تعیین اینکه کدام تابع را انتخاب کند و چگونه مقادیر پارامترهای فراخوانی تابع را ارائه کند، استفاده می کند.
مرحله 3 : اعلان تابع را در طول اولیه سازی مدل مشخص کنید
اعلان تابع را هنگام مقداردهی اولیه مدل مولد با تنظیم پارامتر tools مدل مشخص کنید:
نحوه انتخاب مدل Gemini و به صورت اختیاری مکان مناسب برای مورد استفاده و برنامه خود را بیاموزید.
مرحله 4 : یک فراخوانی تابع ایجاد کنید
اکنون می توانید مدل را با تابع تعریف شده درخواست کنید.
روش پیشنهادی برای استفاده از فراخوانی تابع از طریق رابط چت است، زیرا فراخوانی های تابع به خوبی در ساختار چند نوبتی چت قرار می گیرند.
چه کار دیگری می توانید انجام دهید؟
سایر قابلیت های Gemini API را امتحان کنید
- مکالمات چند نوبتی (چت) بسازید.
- متن را از اعلان‌های فقط متنی ایجاد کنید.
- متن را از اعلان‌های چندوجهی (شامل متن، تصاویر، PDF، ویدئو و صدا) تولید کنید.
یاد بگیرید چگونه تولید محتوا را کنترل کنید
- طراحی سریع، از جمله بهترین شیوه‌ها، استراتژی‌ها و درخواست‌های نمونه را درک کنید .
- پارامترهای مدل مانند دما و حداکثر نشانه های خروجی را پیکربندی کنید .
- از تنظیمات ایمنی برای تنظیم احتمال دریافت پاسخ هایی که ممکن است مضر تلقی شوند استفاده کنید .
در مورد مدل های جمینی بیشتر بدانید
در مورد مدل های موجود برای موارد استفاده مختلف و سهمیه ها و قیمت آنها اطلاعات کسب کنید.درباره تجربه خود با Vertex AI in Firebase بازخورد بدهید
فراخوانی تابع، دریافت خروجی داده های ساختاریافته از مدل های تولیدی را برای شما آسان تر می کند. سپس می توانید از این خروجی ها برای فراخوانی API های دیگر و برگرداندن داده های پاسخ مربوطه به مدل استفاده کنید. به عبارت دیگر، فراخوانی تابع به شما کمک می کند تا مدل های تولیدی را به سیستم های خارجی متصل کنید تا محتوای تولید شده شامل به روزترین و دقیق ترین اطلاعات باشد.
می توانید مدل های Gemini را با توضیحاتی در مورد عملکردها ارائه دهید. اینها توابعی هستند که شما به زبان برنامه خود می نویسید (یعنی Cloud Functions نیستند). مدل ممکن است از شما بخواهد که یک تابع را فراخوانی کنید و نتیجه را برای کمک به مدل در رسیدگی به درخواست شما ارسال کنید.
می‌توانید در اسناد Google Cloud درباره فراخوانی تابع اطلاعات بیشتری کسب کنید .
به صورت اختیاری با نسخه جایگزین «Google AI» از Gemini API آزمایش کنید
با استفاده از Google AI Studio و Google AI Client SDK دسترسی رایگان (در محدوده و در صورت وجود) دریافت کنید. این SDK ها باید فقط برای نمونه سازی در برنامه های موبایل و وب استفاده شوند.بعد از اینکه با نحوه کار یک Gemini API آشنا شدید، به Vertex AI in Firebase SDK که دارای بسیاری از ویژگی‌های مهم مهم برای تلفن همراه و برنامه‌های وب هستند، مانند محافظت از API در برابر سوء استفاده با استفاده از Firebase App Check و پشتیبانی از فایل‌های رسانه بزرگ در درخواست ها .
به صورت اختیاری Vertex AI Gemini API سمت سرور را فراخوانی کنید (مانند Python، Node.js یا Go)
از Vertex AI SDK ، Firebase Genkit یا Firebase Extensions برای Gemini API استفاده کنید.
قبل از شروع
اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، راهنمای شروع به کار برای Vertex AI in Firebase SDK را تکمیل کنید. مطمئن شوید که تمام کارهای زیر را انجام داده اید:
یک پروژه Firebase جدید یا موجود راه اندازی کنید، از جمله استفاده از طرح قیمت گذاری Blaze و فعال کردن API های مورد نیاز.
برنامه خود را به Firebase وصل کنید، از جمله ثبت برنامه خود و افزودن پیکربندی Firebase به برنامه خود.
SDK را اضافه کنید و سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را در برنامه خود راه اندازی کنید.
بعد از اینکه برنامه خود را به Firebase متصل کردید، SDK را اضافه کردید و سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را راه اندازی کردید، آماده فراخوانی Gemini API هستید.
یک تماس تابع تنظیم کنید
برای این آموزش، مدل را با یک API مبادله ارز فرضی که از پارامترهای زیر پشتیبانی می‌کند تعامل خواهید داشت:
| پارامتر | تایپ کنید | مورد نیاز | توضیحات |
|---|---|---|---|
currencyFrom | رشته | بله | ارز برای تبدیل |
currencyTo | رشته | بله | ارز برای تبدیل |
نمونه درخواست API
{
"currencyFrom": "USD",
"currencyTo": "SEK"
}
نمونه پاسخ API
{
"base": "USD",
"rates": {"SEK": 10.99}
}
مرحله 1 : تابعی را ایجاد کنید که درخواست API را ایجاد می کند
اگر قبلاً این کار را نکرده‌اید، با ایجاد تابعی که درخواست API را ایجاد می‌کند، شروع کنید.
برای اهداف نمایشی در این آموزش، به جای ارسال یک درخواست API واقعی، مقادیر کدگذاری شده را با همان قالبی که یک API واقعی برمی گرداند، برمی گردانید.
مرحله 2 : یک اعلان تابع ایجاد کنید
اعلان تابعی را ایجاد کنید که به مدل مولد منتقل می کنید (مرحله بعدی این آموزش).
تا جایی که ممکن است جزئیات را در توضیحات تابع و پارامتر بگنجانید. مدل مولد از این اطلاعات برای تعیین اینکه کدام تابع را انتخاب کند و چگونه مقادیر پارامترهای فراخوانی تابع را ارائه کند، استفاده می کند.
مرحله 3 : اعلان تابع را در طول اولیه سازی مدل مشخص کنید
اعلان تابع را هنگام مقداردهی اولیه مدل مولد با تنظیم پارامتر tools مدل مشخص کنید:
نحوه انتخاب مدل Gemini و به صورت اختیاری مکان مناسب برای مورد استفاده و برنامه خود را بیاموزید.
مرحله 4 : یک فراخوانی تابع ایجاد کنید
اکنون می توانید مدل را با تابع تعریف شده درخواست کنید.
روش پیشنهادی برای استفاده از فراخوانی تابع از طریق رابط چت است، زیرا فراخوانی های تابع به خوبی در ساختار چند نوبتی چت قرار می گیرند.
چه کار دیگری می توانید انجام دهید؟
سایر قابلیت های Gemini API را امتحان کنید
- مکالمات چند نوبتی (چت) بسازید.
- متن را از اعلان‌های فقط متنی ایجاد کنید.
- متن را از اعلان‌های چندوجهی (شامل متن، تصاویر، PDF، ویدئو و صدا) تولید کنید.
یاد بگیرید چگونه تولید محتوا را کنترل کنید
- طراحی سریع، از جمله بهترین شیوه‌ها، استراتژی‌ها و درخواست‌های نمونه را درک کنید .
- پارامترهای مدل مانند دما و حداکثر نشانه های خروجی را پیکربندی کنید .
- از تنظیمات ایمنی برای تنظیم احتمال دریافت پاسخ هایی که ممکن است مضر تلقی شوند استفاده کنید .
در مورد مدل های جمینی بیشتر بدانید
در مورد مدل های موجود برای موارد استفاده مختلف و سهمیه ها و قیمت آنها اطلاعات کسب کنید.درباره تجربه خود با Vertex AI in Firebase بازخورد بدهید