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.
ज़रूरी शर्तें
इस गाइड में यह माना गया है कि आपको Flutter की मदद से ऐप्लिकेशन बनाने के बारे में पता है.
पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Flutter ऐप्लिकेशन, इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करता हो:
- Dart 3.2.0 या इसके बाद का वर्शन
(ज़रूरी नहीं) ऐप्लिकेशन का नमूना देखें.
SDK टूल को तुरंत आज़माया जा सकता है. साथ ही, अलग-अलग इस्तेमाल के उदाहरणों को लागू करने का पूरा तरीका देखा जा सकता है. अगर आपके पास अपना Flutter ऐप्लिकेशन नहीं है, तो सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करें. सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए, आपको उसे किसी Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट करना होगा.
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
Firebase console में, Gemini का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं पेज पर जाएं.
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 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
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.
Flutter (firebase_vertexai) के लिए Vertex AI in Firebase प्लगिन, Vertex AI Gemini API को ऐक्सेस करने की सुविधा देता है.
Flutter प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में, कोर प्लग इन इंस्टॉल करने के लिए यह कमांड चलाएं:
flutter pub add firebase_coreअपनी
lib/main.dartफ़ाइल में, Firebase कोर प्लग इन और पहले जनरेट की गई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल इंपोर्ट करें:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';साथ ही, अपनी
lib/main.dartफ़ाइल में, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल से एक्सपोर्ट किए गएDefaultFirebaseOptionsऑब्जेक्ट का इस्तेमाल करके, Firebase शुरू करें:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );अपना Flutter ऐप्लिकेशन फिर से बनाएं:
flutter runअपने Flutter प्रोजेक्ट की डायरेक्ट्री में जाकर, यह कमांड चलाएं:
flutter pub add firebase_vertexai
इसके बाद, अपना Flutter प्रोजेक्ट फिर से बनाएं:
flutter run
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.
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');
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:
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);
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 in Firebase इस्तेमाल करने के अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय देना या शिकायत करना