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 بتطوير التطبيقات باستخدام Flutter.
يُرجى التأكّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق الويب تستوفيان المتطلبات التالية:
- Dart 3.2.0 أو أحدث
(اختياري) يمكنك الاطّلاع على نموذج التطبيق.
يمكنك تجربة حزمة تطوير البرامج (SDK) بسرعة، أو الاطّلاع على التنفيذ الكامل لحالات استخدام مختلفة، أو استخدام نموذج التطبيق إذا لم يكن لديك تطبيق ويب 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.
يوفّر المكوّن الإضافي Vertex AI for Firebase الخاص ببرنامج Flutter (firebase_vertexai
)
إمكانية الوصول إلى Vertex AI Gemini API.
من دليل مشروع Flutter، شغِّل الأمر التالي لتثبيت المكوِّن الإضافي الأساسي:
flutter pub add firebase_core
في ملف
lib/main.dart
، استورِد المكوّن الإضافي الأساسي لمنصة Firebase وملف الإعداد الذي أنشأته سابقًا:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
في ملف
lib/main.dart
أيضًا، يمكنك إعداد Firebase باستخدام الكائنDefaultFirebaseOptions
الذي تم تصديره من خلال ملف الإعداد:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
إعادة إنشاء تطبيق Flutter:
flutter run
من دليل مشروع Flutter، شغِّل الأمر التالي:
flutter pub add firebase_vertexai
بعد اكتمال عملية الإنشاء، أعِد إنشاء مشروع Flutter:
flutter run
الخطوة 3: إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي
قبل إجراء أي طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات، يجب إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي.
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// 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
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
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:
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
await Firebase.initializeApp();
// 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
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];
// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);
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