Firebase SDK टूल में Vertex AI की मदद से, Gemini API का इस्तेमाल शुरू करें

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इस गाइड में, चुने गए प्लैटफ़ॉर्म के लिए Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से सीधे Vertex AI Gemini API को कॉल करने का तरीका बताया गया है.

Gemini API के साथ काम करने के अन्य विकल्प

• इसके अलावा, Gemini API के किसी दूसरे "Google AI" वर्शन का भी इस्तेमाल किया जा सकता है
  Google AI Studio और Google AI क्लाइंट एसडीके का इस्तेमाल करके, बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस पाएं (तय सीमा के अंदर और जहां उपलब्ध हो) . इन SDK टूल का इस्तेमाल मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन में सिर्फ़ प्रोटोटाइप बनाने के लिए किया जाना चाहिए.

  Gemini API के काम करने के तरीके के बारे में जानने के बाद, हमारे Vertex AI in Firebase एसडीके पर माइग्रेट करें (यह दस्तावेज़). इसमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए कई अहम सुविधाएं हैं. जैसे, Firebase App Check का इस्तेमाल करके एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाना और अनुरोधों में बड़ी मीडिया फ़ाइलों के लिए सहायता.

• Vertex AI Gemini API सर्वर-साइड को कॉल करें (जैसे, Python, Node.js या Go के साथ)
  Gemini API के लिए, सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल, Firebase Genkit या Firebase Extensions का इस्तेमाल करें.

ज़रूरी शर्तें

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अगर आपके पास पहले से ही Firebase प्रोजेक्ट और Firebase से जुड़ा ऐप्लिकेशन है

1. Firebase console में, Gemini का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं पेज पर जाएं.

2. Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करके, ऐसा वर्कफ़्लो लॉन्च करें जिससे आपको ये टास्क पूरे करने में मदद मिल सके:

   • इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाने वाले ब्लेज़ प्लान का इस्तेमाल करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट को अपग्रेड करें.

   • अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी एपीआई (Vertex AI एपीआई और Vertex AI in Firebase एपीआई) चालू करें.

3. अपने ऐप्लिकेशन में SDK टूल जोड़ने के लिए, इस गाइड में अगले चरण पर जाएं.

अगर आपके पास पहले से Firebase प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन, Firebase से जुड़ा नहीं है

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना

1. Firebase console में साइन इन करें.

2. प्रोजेक्ट बनाएं पर क्लिक करें. इसके बाद, इनमें से किसी एक विकल्प का इस्तेमाल करें:

   • पहला विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, प्रोजेक्ट का नया नाम डालकर, पूरी तरह से नया Firebase प्रोजेक्ट और उसका Google Cloud प्रोजेक्ट अपने-आप बनाएं.

   • दूसरा विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, ड्रॉप-डाउन मेन्यू से अपने Google Cloud प्रोजेक्ट का नाम चुनकर, किसी मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट में "Firebase जोड़ें".

   ध्यान दें कि जब आपसे कहा जाए, तब Vertex AI in Firebase SDKs का इस्तेमाल करने के लिए, आपको Google Analytics को सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है.

3. Firebase console में, Gemini का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं पेज पर जाएं.

4. Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करके, ऐसा वर्कफ़्लो लॉन्च करें जिससे आपको ये टास्क पूरे करने में मदद मिल सके:

   • इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाने वाले ब्लेज़ प्लान का इस्तेमाल करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट को अपग्रेड करें.

   • अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी एपीआई (Vertex AI एपीआई और Vertex AI in Firebase एपीआई) चालू करें.

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

ध्यान दें: हमारा सुझाव है कि आप Firebase कंसोल में, Firebase App Check को सेट अप करें. अगर आप Gemini API को सिर्फ़ आज़मा रहे हैं, तो आपको तुरंत App Check सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है. हालांकि, हमारा सुझाव है कि जैसे ही आप अपने ऐप्लिकेशन को गंभीरता से लेना शुरू करें, इसे तुरंत सेट अप करें.

दूसरा चरण: SDK टूल जोड़ना

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करने और ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने (पिछला चरण देखें) के बाद, अब अपने ऐप्लिकेशन में Vertex AI in Firebase SDK टूल जोड़ा जा सकता है.

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तीसरा चरण: Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

कोई भी एपीआई कॉल करने से पहले, आपको Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना होगा.

शुरुआती निर्देशों वाली गाइड को पढ़ने के बाद, अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से, Gemini मॉडल और (ज़रूरी नहीं) जगह चुनने का तरीका जानें.

चरण 4: Vertex AI Gemini API पर कॉल करें

अब आपने अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट कर लिया है, SDK टूल जोड़ लिया है, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू कर लिया है. अब आपके पास Vertex AI Gemini API को कॉल करने का विकल्प है.

generateContent() का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट किया जा सकता है:

Gemini API, तेज़ इंटरैक्शन के लिए जवाब स्ट्रीम भी कर सकता है. साथ ही, मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट को भी मैनेज कर सकता है. इन प्रॉम्प्ट में इमेज, वीडियो, और ऑडियो जैसे कॉन्टेंट शामिल होते हैं. इस पेज पर आगे जाकर, Gemini API की सभी क्षमताओं की जानकारी देखें.

तुम और क्या कर सकती हो?

Gemini मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल और उनके कोटा और कीमत के बारे में जानें.

Gemini API की अन्य सुविधाएं आज़माएं

• सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करने के बारे में ज़्यादा जानें. साथ ही, जवाब को स्ट्रीम करने का तरीका भी जानें.
• मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट (जैसे, टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो) से टेक्स्ट जनरेट करें.
• कई बार की जाने वाली बातचीत (चैट) बनाएं.
• टेक्स्ट और मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट, दोनों से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट (जैसे कि JSON) जनरेट करें.
• जनरेटिव मॉडल को बाहरी सिस्टम और जानकारी से कनेक्ट करने के लिए, फ़ंक्शन कॉल का इस्तेमाल करें.

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें

• प्रॉम्प्ट के डिज़ाइन को समझना. इसमें, सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण शामिल हैं.
• मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें, जैसे कि तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन.
• आपको सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, ऐसे जवाब मिलने की संभावना को अडजस्ट करना होगा जो हानिकारक माने जा सकते हों.

Vertex AI Studio का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ भी एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है.

Vertex AI in Firebase इस्तेमाल करने के अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय देना या शिकायत करना