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 JavaScript لتطوير وتطبيقات الويب. لا يرتبط هذا الدليل بإطار العمل.
عليك التأكّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق الويب يستوفيان ما يلي: المتطلبات:
- (اختياري) Node.js
- متصفح ويب حديث
(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 الويب الخاص 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 مكتبة Vertex AI for Firebase إمكانية الوصول إلى يتم تضمين Vertex AI Gemini API كجزء من حزمة تطوير البرامج (SDK) لJavaScript لمنصة Firebase على الويب
تثبيت حزمة تطوير البرامج (SDK) لـ Firebase JS للويب باستخدام npm:
npm install firebase
إعداد Firebase في تطبيقك:
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);
الخطوة 3: إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي
قبل إجراء أي طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات، يجب إعداد Vertex AI والخدمة والنموذج التوليدي.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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" });
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:
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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();
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