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

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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.

Gemini API के साथ काम करने के अन्य विकल्प

• वैकल्पिक तौर पर, Gemini API के "Google AI" वर्शन के साथ एक्सपेरिमेंट करें
  Google AI Studio और Google AI क्लाइंट SDK टूल का इस्तेमाल करके, सीमाओं के अंदर और जहां उपलब्ध हो वहां बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस पाएं. इन SDK टूल का इस्तेमाल, मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन में सिर्फ़ प्रोटोटाइप बनाने के लिए किया जाना चाहिए.

  Gemini API के काम करने के तरीके के बारे में जानने के बाद, हमारे Vertex AI in Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करें. इन SDK टूल के दस्तावेज़ यहां दिए गए हैं. इनमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए कई ज़रूरी सुविधाएं हैं. जैसे, Firebase App Check का इस्तेमाल करके एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाना और अनुरोधों में बड़ी मीडिया फ़ाइलों के लिए सहायता.

• Vertex AI Gemini API सर्वर-साइड को कॉल करें (जैसे, Python, Node.js या Go के साथ)
  Gemini API के लिए, सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल, Firebase Genkit या Firebase Extensions का इस्तेमाल करें.

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

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, Vertex AI 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:

   • इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाने वाले ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान का इस्तेमाल करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट को अपग्रेड करें.

   • अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी एपीआई (Vertex AI एपीआई और Vertex AI in Firebase एपीआई) चालू करें.

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

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना

1. Firebase console में साइन इन करें.

2. प्रोजेक्ट बनाएं पर क्लिक करें. इसके बाद, इनमें से किसी एक विकल्प का इस्तेमाल करें:

   • पहला विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, प्रोजेक्ट का नया नाम डालकर, एक नया Firebase प्रोजेक्ट (और उसमें मौजूद Google Cloud प्रोजेक्ट अपने-आप) बनाएं.

   • दूसरा विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, ड्रॉप-डाउन मेन्यू से अपने Google Cloud प्रोजेक्ट का नाम चुनकर, किसी मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट में "Firebase जोड़ें".

   ध्यान दें कि जब आपसे कहा जाए, तब Vertex AI in Firebase SDKs का इस्तेमाल करने के लिए, आपको Google Analytics को सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है.

3. Firebase console में, Vertex AI पेज पर जाएं.

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

   • इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाने वाले ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान का इस्तेमाल करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट को अपग्रेड करें.

   • अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी एपीआई (Vertex AI एपीआई और Vertex AI in Firebase एपीआई) चालू करें.

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

ध्यान दें: हमारा सुझाव है कि आप Firebase कंसोल में, Firebase App Check को सेट अप करें. अगर आपको सिर्फ़ Gemini API आज़माना है, तो आपको App Check को तुरंत सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है. हालांकि, हमारा सुझाव है कि ऐप्लिकेशन को डेवलप करने के दौरान, इसे तुरंत सेट अप करें.

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.

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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.

ध्यान दें: अगर आपको Imagen मॉडल को प्रॉम्प्ट करना है, तो Imagen का इस्तेमाल करके इमेज जनरेट करें में जाकर, इसके शुरू होने की प्रोसेस को सेट अप करने का तरीका जानें.

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:

Gemini API, तेज़ इंटरैक्शन के लिए जवाब स्ट्रीम भी कर सकता है. साथ ही, मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट को भी मैनेज कर सकता है. इन प्रॉम्प्ट में इमेज, वीडियो, और ऑडियो जैसे कॉन्टेंट शामिल होते हैं. इस पेज पर, Gemini API की सभी सुविधाएं देखें.

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

• सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करने के बारे में ज़्यादा जानें. साथ ही, जवाब को स्ट्रीम करने का तरीका भी जानें.
• मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट (जैसे, टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो) से टेक्स्ट जनरेट करें.
• कई बार की जाने वाली बातचीत (चैट) बनाएं.
• टेक्स्ट और मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट, दोनों से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट (जैसे कि JSON) जनरेट करें.
• जनरेटिव मॉडल को बाहरी सिस्टम और जानकारी से कनेक्ट करने के लिए, फ़ंक्शन कॉल का इस्तेमाल करें.

कॉन्टेंट जनरेशन को कंट्रोल करने का तरीका जानें

• प्रॉम्प्ट के डिज़ाइन को समझना. इसमें, सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण शामिल हैं.
• मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें. जैसे, तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन (Gemini के लिए) या आसपेक्ट रेशियो और व्यक्ति जनरेशन (Imagen के लिए).
• सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करें, ताकि आपको ऐसे जवाब न मिलें जो नुकसान पहुंचा सकते हैं.

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