يشرح لك هذا الدليل كيفية بدء إجراء مكالمات على Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase.
المتطلّبات الأساسية
يفترض هذا الدليل أنّك على دراية باستخدام "استوديو Android" لتطوير التطبيقات المتوافقة مع Android.
تأكَّد من استيفاء بيئة التطوير وتطبيق Android للمتطلبات 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 حزمة SDK بسرعة، أو الاطّلاع على التنفيذ الكامل لحالات استخدام مختلفة، أو استخدام نموذج التطبيق إذا لم يكن لديك تطبيق Android خاص بك. لاستخدام نموذج التطبيق، عليك ربطه بمشروع على Firebase.
الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase
إذا كان لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase
ضمن "وحدة تحكُّم Firebase"، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini، ثم انقر على البطاقة الثانية لبدء عملية سير عمل تساعدك في إنجاز المهام التالية. إذا رأيت علامة تبويب في وحدة التحكم الخاصة بـ Vertex AI، يعني ذلك أن هذه المهام قد اكتملت.
عليك ترقية مشروعك لاستخدام خطة أسعار Blaze الدفع حسب الاستخدام.
فعِّل واجهتَي برمجة التطبيقات التاليتَين لمشروعك:
aiplatform.googleapis.com
وfirebaseml.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 مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase (راجِع الخطوة السابقة)، يمكنك الآن إضافة حزمة تطوير البرامج Vertex AI for Firebase إلى تطبيقك.
توفّر حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase لنظام التشغيل Android (firebase-vertexai
)
إمكانية الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini.
في ملف إعداد Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق)
(مثل <project>/<app-module>/build.gradle.kts
)، أضِف الاعتمادية لحزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ 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-beta02")
}
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-beta02")
// 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 خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي.
Kotlin+KTX
الطرق في حزمة تطوير البرامج (SDK) هذه هي دوال تعليق ويجب استدعاؤها من نطاق الكوروتين في لغة Kotlin.// 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
في Java، تعرض طرق البث في حزمة SDK هذه النوعPublisher
من مكتبة Reactive Streams.
// 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 إكمال دليل البدء، تعرَّف على كيفية اختيار نموذج Gemini وموقع جغرافي مناسب لحالة الاستخدام والتطبيق (اختياري).
الخطوة 4: طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini
بعد أن ربطت تطبيقك بمنصة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وإعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، أصبحت جاهزًا لطلب البيانات من Vertex AI Gemini API.
يمكنك استخدام generateContent()
لإنشاء نص من طلب نصي فقط:
Kotlin+KTX
الطرق في حزمة تطوير البرامج (SDK) هذه هي دوال تعليق ويجب استدعاؤها من نطاق الكوروتين في لغة Kotlin.// 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 هذه الرمزListenableFuture
.
// 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
تعرَّف على مزيد من المعلومات حول النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة وأسعارها وأسعارها.
تجربة إمكانات أخرى لواجهة Gemini API
- تعرّف على مزيد من المعلومات حول إنشاء نص من الطلبات النصية فقط، بما في ذلك طريقة عرض الردّ.
- يمكنك إنشاء نص باستخدام الطلبات المتعدّدة الوسائط (بما في ذلك النصوص والصور وملفات PDF والفيديوهات والصوت).
- إنشاء محادثات متعددة الأدوار (محادثة)
- يمكنك استخدام استدعاء الدوال لربط النماذج التوليدية بالأنظمة والمعلومات الخارجية.
التعرّف على طريقة التحكّم في إنشاء المحتوى
- فهم تصميم الطلب، بما في ذلك أفضل الممارسات والاستراتيجيات وأمثلة الطلبات.
- ضبط معلَمات النموذج، مثل درجة الحرارة والرموز المميّزة للمخرجات القصوى
- استخدِم إعدادات الأمان لضبط احتمالية تلقّي ردود يمكن اعتبارها ضارة.
تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI for Firebase