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 JavaScript لتطوير تطبيقات الويب. لا يرتبط هذا الدليل بإطار العمل.
يُرجى التأكّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق الويب تستوفيان المتطلبات التالية:
- (اختياري) Node.js
- متصفح ويب حديث
(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.
توفّر مكتبة Vertex AI for Firebase إمكانية الوصول إلى Vertex AI Gemini API، وهي مضمّنة كجزء من حزمة تطوير البرامج (SDK) بلغة Firebase JavaScript للويب.
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 خدمة Vertex AI 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 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 { 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
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