'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल की मदद से, Gemini API का इस्तेमाल शुरू करें


इस गाइड में बताया गया है कि 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल करके, सीधे अपने ऐप्लिकेशन से Vertex AI Gemini API को कॉल कैसे किया जा सकता है.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि आपने Android के लिए ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए, Android Studio का इस्तेमाल करना अच्छी तरह से समझ लिया है.

  • पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Android ऐप्लिकेशन इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करते हों:

    • Android Studio (नया वर्शन)
    • आपके Android ऐप्लिकेशन को, एपीआई लेवल 21 या उसके बाद के लेवल को टारगेट करना होगा.

  • (ज़रूरी नहीं) ऐप्लिकेशन का नमूना देखें.

    सैंपल ऐप्लिकेशन डाउनलोड करना

    SDK टूल को तुरंत आज़माया जा सकता है, इस्तेमाल के अलग-अलग उदाहरणों को पूरी तरह लागू किया जा सकता है या अगर आपके पास अपना Android ऐप्लिकेशन नहीं है, तो सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करें. सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए, आपको इसे Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट करना होगा.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अगर आपके पास पहले से कोई Firebase प्रोजेक्ट है और कोई ऐप्लिकेशन Firebase से जुड़ा हुआ है

  1. Firebase कंसोल में, Gemini की मदद से बनाएं पेज पर जाएं. इसके बाद, वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए दूसरे कार्ड पर क्लिक करें. इससे आपको नीचे दिए गए काम करने में मदद मिलेगी. अगर आपको कंसोल में Vertex AI के लिए कोई टैब दिखता है, तो इसका मतलब है कि ये टास्क पूरे हो गए हैं.

  2. अपने ऐप्लिकेशन में SDK टूल जोड़ने के लिए, इस गाइड में अगले चरण पर जाएं.

अगर आपके पास पहले से Firebase प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन, Firebase से जुड़ा नहीं है


दूसरा चरण: SDK टूल जोड़ना

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करने और ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने के बाद (पिछला चरण देखें). इसके बाद, अब अपने ऐप्लिकेशन में 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल जोड़ा जा सकता है.

Android के लिए Firebase के लिए Vertex AI SDK (firebase-vertexai) की मदद से, Vertex AI Gemini API को ऐक्सेस किया जा सकता है.

अपने मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) Gradle कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल (जैसे, <project>/<app-module>/build.gradle.kts) में, Android के लिए 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल की डिपेंडेंसी जोड़ें:

Kotlin+KTX 

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta01")
}

Java

Java के लिए, आपको दो अतिरिक्त लाइब्रेरी जोड़नी होंगी.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta01")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

तीसरा चरण: Vertex AI और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

एपीआई कॉल करने से पहले, आपको Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना होगा.

Kotlin+KTX

Kotlin की मदद से, इस SDK टूल में दिए गए तरीके सस्पेंड फ़ंक्शन हैं. साथ ही, इन्हें कोरूटीन स्कोप से कॉल करना ज़रूरी है. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash-preview-0514")

Java

Java के लिए, इस SDK टूल में मौजूद स्ट्रीमिंग के तरीकों से Reactive Streams लाइब्रेरी से Publisher टाइप मिलता है. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash-preview-0514");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

शुरुआती जानकारी वाली गाइड को पढ़ने के बाद, Gemini का मॉडल चुनने का तरीका जानें. इसके अलावा, आपके काम के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के लिए जगह की जानकारी भी चुन सकते हैं. हालांकि, इस मॉडल को चुनना ज़रूरी नहीं है.

चौथा चरण: Vertex AI Gemini API को कॉल करना

आपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट कर लिया है, SDK टूल जोड़ लिया है, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू कर दिया है. इसलिए, अब Vertex AI Gemini API को कॉल किया जा सकता है.

generateContent() का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट किया जा सकता है:

Kotlin+KTX

Kotlin की मदद से, इस SDK टूल में दिए गए तरीके सस्पेंड फ़ंक्शन हैं. साथ ही, इन्हें कोरूटीन स्कोप से कॉल करना ज़रूरी है. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash-preview-0514")

// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

Java के लिए, इस SDK टूल में इस्तेमाल किए गए तरीके से ListenableFuture दिखता है. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash-preview-0514");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

तुम और क्या कर सकती हो?

Gemini के मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

अलग-अलग तरह के इस्तेमाल के लिए उपलब्ध मॉडल और उनके कोटा और कीमत के बारे में जानें.

Gemini API की अन्य सुविधाएँ आज़माएँ

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें

Vertex AI Studio का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ भी एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है.


Firebase के लिए Vertex AI के साथ अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय दें या शिकायत करें