במדריך הזה מוסבר איך להתחיל לבצע קריאות ל-Vertex AI Gemini API ישירות מהאפליקציה באמצעות ה-SDK של Vertex AI in Firebase לפלטפורמה שבחרתם.
דרישות מוקדמות
המדריך הזה מבוסס על ההנחה שאתם יודעים איך להשתמש ב-JavaScript לפיתוח אפליקציות אינטרנט. מדריך זה אינו תלוי-מסגרת.
חשוב לוודא שסביבת הפיתוח ואפליקציית האינטרנט עומדות בדרישות הבאות:
- (אופציונלי) Node.js
- דפדפן אינטרנט מודרני
(אופציונלי) תוכלו לבדוק את האפליקציה לדוגמה.
תוכלו לנסות את ה-SDK במהירות, לראות הטמעה מלאה של תרחישי שימוש שונים או להשתמש באפליקציה לדוגמה אם אין לכם אפליקציית אינטרנט משלכם. כדי להשתמש באפליקציה לדוגמה, צריך לחבר אותה לפרויקט Firebase.
שלב 1: מגדירים פרויקט Firebase ומקשרים את האפליקציה ל-Firebase
אם כבר יש לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמחוברת ל-Firebase
במסוף Firebase, נכנסים לדף Build with Gemini.
לוחצים על הכרטיס Vertex AI in Firebase כדי להפעיל תהליך עבודה שיעזור לבצע את המשימות הבאות:
משדרגים את הפרויקט לתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש.
מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט (API Vertex AI ו-Vertex AI in Firebase API).
עוברים לשלב הבא במדריך כדי להוסיף את ה-SDK לאפליקציה.
אם עדיין אין לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמקושרת ל-Firebase
שלב 2: מוסיפים את ה-SDK
אחרי שמגדירים את פרויקט Firebase ומחברים את האפליקציה ל-Firebase (ראו שלב קודם), אפשר להוסיף את ה-SDK של Vertex AI in Firebase לאפליקציה.
הספרייה Vertex AI in Firebase מספקת גישה ל-Vertex AI Gemini API ונכללת כחלק מ-Firebase JavaScript SDK for Web.
מתקינים את Firebase JS SDK for Web באמצעות npm:
npm install firebase
מאתחלים את Firebase באפליקציה:
import { initializeApp } from "firebase/app"; // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object const firebaseConfig = { // ... }; // Initialize FirebaseApp const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
שלב 3: הפעלה של השירות Vertex AI והמודל הגנרטיבי
לפני שתוכלו לבצע קריאות ל-API, צריך לאתחל את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });
כשתסיימו לקרוא את המדריך לתחילת העבודה, נסביר איך לבחור מודל Gemini (ואופציונלי) גם מיקום שמתאים לתרחיש לדוגמה ולאפליקציה שלכם.
שלב 4: קוראים לפונקציה Vertex AI Gemini API
אחרי שחברתם את האפליקציה ל-Firebase, הוספתם את ה-SDK ואתחלתם את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי, אתם מוכנים לבצע קריאה ל-Vertex AI Gemini API.
אפשר להשתמש ב-generateContent()
כדי ליצור טקסט מבקשה של הנחיה בטקסט בלבד:
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });
// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
// Provide a prompt that contains text
const prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
const result = await model.generateContent(prompt);
const response = result.response;
const text = response.text();
console.log(text);
}
run();
מה עוד אפשר לעשות?
מידע נוסף על המודלים של Gemini
מידע על המודלים הזמינים לתרחישים שונים לדוגמה ועל המכסות והתמחור שלהם.
ניסיון ביכולות אחרות של Gemini API
- מידע נוסף על יצירת טקסט מהנחיות טקסט בלבד, כולל איך לשדר את התשובה באופן שוטף.
- יצירת טקסט באמצעות הנחיות מרובות מצבים (כולל טקסט, תמונות, קובצי PDF, וידאו ואודיו).
- ליצור שיחות עם זיכרון (צ'אט).
- יצירת פלט מובנה (כמו JSON) גם מהנחיות טקסט וגם מהנחיות מולטימודליות.
- אפשר להשתמש בשליחת פונקציות כדי לחבר מודלים גנרטיביים עם מידע ומערכות חיצוניות.
איך שולטים ביצירת תוכן
- הסבר על תכנון הנחיות, כולל שיטות מומלצות, אסטרטגיות והנחיות לדוגמה.
- להגדיר את הפרמטרים של המודל, כמו הטמפרטורה ואת מספר האסימונים המקסימלי של הפלט.
- שימוש בהגדרות הבטיחות כדי לשנות את הסבירות לקבלת תשובות שעשויות להיחשב כמזיקות.
שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI in Firebase