يوضِّح لك هذا الدليل كيفية البدء في إجراء مكالمات على Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase
المتطلبات الأساسية
يفترض هذا الدليل أنّك على دراية باستخدام "استوديو Android" لتطوير تطبيقات Android.
تأكد من أن بيئة التطوير وتطبيق Android يلبيان المتطلبات التالية:
- Android Studio (أحدث إصدار)
- يجب أن يستهدف تطبيق Android المستوى 21 من واجهة برمجة التطبيقات أو المستويات الأعلى.
(اختياري) يمكنك الاطّلاع على نموذج التطبيق.
يمكنك تجربة SDK بسرعة، ومعرفة التنفيذ الكامل لمختلف الاستخدامات الحالات، أو استخدام نموذج التطبيق إذا لم يكن لديك تطبيق Android خاص بك. لاستخدام نموذج التطبيق، ستحتاج إلى ربطه بمشروع على Firebase
الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase
إذا كان لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase
في "وحدة تحكُّم Firebase"، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini وانقر بعد ذلك على البطاقة الثانية لبدء سير عمل يساعدك المهام التالية. إذا رأيت علامة تبويب في وحدة التحكّم الخاصة بمنصة Vertex AI، اكتملت هذه المهام.
عليك ترقية مشروعك لاستخدام خطة أسعار Blaze في "الدفع حسب الاستخدام".
فعِّل واجهتَي برمجة التطبيقات التاليتَين لمشروعك:
aiplatform.googleapis.com
أوfirebaseml.googleapis.com
يمكنك المتابعة إلى الخطوة التالية في هذا الدليل لإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) إلى تطبيقك.
إذا لم يكن لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase
الخطوة 2: إضافة حزمة SDK
بعد إعداد مشروع Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase (اطّلِع على الخطوة السابقة)، يمكنك الآن إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase إلى تطبيقك.
توفّر حزمة تطوير برامج Vertex AI for Firebase لنظام التشغيل Android (firebase-vertexai
) ما يلي:
واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini
في ملف إعداد Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق)
(مثل <project>/<app-module>/build.gradle.kts
)، أضف تبعية
حزمة تطوير برامج Vertex AI for Firebase لنظام التشغيل Android:
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-beta03")
}
Java
بالنسبة إلى Java، يجب إضافة مكتبتين إضافيتين.
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-beta03")
// 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")
}
الخطوة 3: إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي
قبل إجراء أي طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات، يجب إعداد Vertex AI والخدمة والنموذج التوليدي.
Kotlin+KTX
بالنسبة إلى Kotlin، تمثل الطرق في حزمة SDK هذه دوال تعليق ويجب استدعاؤها من نطاق الكوروتين// 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")
Java
بالنسبة إلى Java، تعرض طرق البث في حزمة SDK هذه النوعPublisher
من مكتبة "ساحات المشاركات التفاعلية"
// 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");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
عند الانتهاء من دليل البدء، تعرف على كيفية اختيار نموذج Gemini و (اختياريًا) الموقع الجغرافي المناسب لحالة الاستخدام والتطبيق.
الخطوة 4: طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini
بعد أن ربطت تطبيقك بمنصّة Firebase، وأضفت حزمة تطوير البرامج (SDK)، ثم بدأت عملية الإعداد. خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، يمكنك طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini
يمكنك استخدام generateContent()
لإنشاء نص بناءً على طلب نصي فقط.
الطلب:
Kotlin+KTX
بالنسبة إلى Kotlin، تمثل الطرق في حزمة SDK هذه دوال تعليق ويجب استدعاؤها من نطاق الكوروتين// 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")
// 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
بالنسبة إلى Java، تعرض الطرق الموجودة في حزمة SDK هذهListenableFuture
// 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");
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);
ما هي الإجراءات الإضافية التي يمكنك تنفيذها؟
مزيد من المعلومات حول نماذج Gemini
يمكنك معرفة المزيد عن النماذج المتوفّرة لحالات الاستخدام المختلفة و الحصص والأسعار:
تجربة إمكانات أخرى لواجهة Gemini API
- معرفة المزيد حول إنشاء نص من الإشعارات النصية فقط، بما في ذلك كيفية بث الرد.
- إنشاء نص من الطلبات المتعدّدة الوسائط (بما في ذلك النصوص والصور وملفات PDF والفيديو والصوت)
- إنشاء محادثات متعددة الأدوار (محادثة)
- استخدام استدعاء الوظائف للاتصال النماذج التوليدية للأنظمة والمعلومات الخارجية
التعرّف على طريقة التحكّم في إنشاء المحتوى
- فهم تصميم الطلب، بما في ذلك وأفضل الممارسات والاستراتيجيات وأمثلة الطلبات.
- ضبط مَعلمات النموذج مثل رموز درجة الحرارة والحد الأقصى للمخرجات.
- استخدِم إعدادات الأمان لضبط احتمالية الحصول على استجابات قد تُعتبر ضارة.
تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI for Firebase