Firebase SDK टूल में Vertex AI की मदद से, Gemini API का इस्तेमाल शुरू करें


इस गाइड में, चुने गए प्लैटफ़ॉर्म के लिए Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से सीधे Vertex AI Gemini API को कॉल करने का तरीका बताया गया है.

ध्यान दें कि इस गाइड का इस्तेमाल, Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके Imagen मॉडल ऐक्सेस करने के लिए भी किया जा सकता है.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि आपको Android के लिए ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए, Android Studio का इस्तेमाल करने का पता है.

  • पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Android ऐप्लिकेशन, इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करता हो:

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

  • (ज़रूरी नहीं) सैंपल ऐप्लिकेशन देखें.

    सैंपल ऐप्लिकेशन डाउनलोड करना

    SDK टूल को तुरंत आज़माया जा सकता है. साथ ही, इसके इस्तेमाल के अलग-अलग उदाहरणों को पूरा देखा जा सकता है. अगर आपके पास अपना Android ऐप्लिकेशन नहीं है, तो सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करें. सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए, आपको उसे किसी 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 ही Firebase प्रोजेक्ट और Firebase से जुड़ा ऐप्लिकेशन है

  1. Firebase console में, Gemini का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं पेज पर जाएं.

  2. Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करके, ऐसा वर्कफ़्लो लॉन्च करें जिसकी मदद से ये काम किए जा सकते हैं:

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

अगर आपके पास पहले से कोई Firebase प्रोजेक्ट और Firebase से कनेक्ट किया गया ऐप्लिकेशन नहीं है


दूसरा चरण: SDK टूल जोड़ना

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

Vertex AI in Firebase Android के लिए SDK टूल (firebase-vertexai), Gemini और Imagen मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए, एपीआई का ऐक्सेस देता है.

अपनी मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) Gradle फ़ाइल (जैसे, <project>/<app-module>/build.gradle.kts) में, Android के लिए Vertex AI in Firebase लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें. हमारा सुझाव है कि लाइब्रेरी के वर्शन को कंट्रोल करने के लिए, Firebase Android BoM का इस्तेमाल करें.

Kotlin 

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")
}

Java

Java के लिए, आपको दो अतिरिक्त लाइब्रेरी जोड़नी होंगी.

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")

    // 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")
}

Firebase Android BoM का इस्तेमाल करने पर, आपका ऐप्लिकेशन हमेशा Firebase Android लाइब्रेरी के काम करने वाले वर्शन का इस्तेमाल करेगा.

तीसरा चरण: Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

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

Kotlin

Kotlin के लिए, इस SDK टूल में मौजूद मैथड, सस्पेंड फ़ंक्शन हैं. इन्हें कोरूटीन स्कोप से कॉल किया जाना चाहिए. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")

Java

Java के लिए, इस SDK टूल में मौजूद स्ट्रीमिंग के तरीके, Reactive Streams लाइब्रेरी से Publisher टाइप दिखाते हैं. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

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

शुरू करने से जुड़ी इस गाइड को पढ़ने के बाद, अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही मॉडल और (ज़रूरी नहीं) जगह चुनने का तरीका जानें.

चौथा चरण: किसी मॉडल को प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजना

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करने के बाद, अब आपके पास Gemini मॉडल को प्रॉम्प्ट अनुरोध भेजने का विकल्प है.

सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट अनुरोध से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए, generateContent() का इस्तेमाल किया जा सकता है:

Kotlin

Kotlin के लिए, इस SDK टूल में मौजूद मैथड, सस्पेंड फ़ंक्शन हैं. इन्हें कोरूटीन स्कोप से कॉल किया जाना चाहिए. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")

// 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 के तरीके ListenableFuture दिखाते हैं. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");
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?

इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल, उनके कोटे, और कीमत के बारे में जानें.

Gemini API की अन्य सुविधाएं आज़माएं

कॉन्टेंट जनरेशन को कंट्रोल करने का तरीका जानें

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


Vertex AI in Firebase के इस्तेमाल के अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय देना या शिकायत करना