شروع به کار با Gemini API با استفاده از Vertex AI در SDKs Firebase، شروع با Gemini API با استفاده از Vertex AI در SDKs Firebase


این راهنما به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید با استفاده از Vertex AI in Firebase SDK برای پلتفرم انتخابی خود، مستقیماً از برنامه خود با Vertex AI Gemini API تماس بگیرید.

پیش نیازها

این راهنما فرض می‌کند که با استفاده از Android Studio برای توسعه برنامه‌ها برای Android آشنا هستید.

  • اطمینان حاصل کنید که محیط توسعه و برنامه Android شما شرایط زیر را برآورده می کند:

    • اندروید استودیو (آخرین نسخه)
    • برنامه Android شما باید سطح API 21 یا بالاتر را هدف قرار دهد.

  • (اختیاری) برنامه نمونه را بررسی کنید.

    نمونه برنامه را دانلود کنید

    می‌توانید SDK را به سرعت امتحان کنید، اجرای کامل موارد استفاده مختلف را مشاهده کنید، یا اگر برنامه اندرویدی خود را ندارید از برنامه نمونه استفاده کنید. برای استفاده از برنامه نمونه، باید آن را به پروژه Firebase متصل کنید .

مرحله 1 : یک پروژه Firebase راه اندازی کنید و برنامه خود را به Firebase متصل کنید

اگر قبلاً یک پروژه Firebase و یک برنامه متصل به Firebase دارید

  1. در کنسول Firebase ، به صفحه Build with Gemini بروید.

  2. روی Vertex AI in Firebase کلیک کنید تا یک گردش کاری راه اندازی شود که به شما کمک می کند کارهای زیر را انجام دهید:

  3. برای افزودن SDK به برنامه خود، مرحله بعدی این راهنما را ادامه دهید.

اگر قبلاً یک پروژه Firebase و یک برنامه متصل به Firebase ندارید


مرحله 2 : SDK را اضافه کنید

با راه اندازی پروژه Firebase و اتصال برنامه به Firebase (مرحله قبل را ببینید)، اکنون می توانید Vertex AI in Firebase SDK را به برنامه خود اضافه کنید.

Vertex AI in Firebase SDK for Android ( firebase-vertexai ) دسترسی به Vertex AI Gemini API را فراهم می کند.

در فایل Gradle ماژول (سطح برنامه) خود (مانند <project>/<app-module>/build.gradle.kts )، وابستگی Vertex AI in Firebase برای Android اضافه کنید. توصیه می‌کنیم از Firebase Android BoM برای کنترل نسخه‌سازی کتابخانه استفاده کنید.

Kotlin

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")
}

Java

برای جاوا، باید دو کتابخانه اضافی اضافه کنید.

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")

    // 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")
}

با استفاده از Firebase Android BoM ، برنامه شما همیشه از نسخه‌های سازگار کتابخانه‌های Firebase Android استفاده می‌کند.

مرحله 3 : سرویس Vertex AI و مدل مولد را راه اندازی کنید

قبل از اینکه بتوانید تماس API برقرار کنید، باید سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را مقداردهی اولیه کنید.

Kotlin

برای Kotlin، روش‌های موجود در این SDK توابع تعلیق هستند و باید از یک محدوده Coroutine فراخوانی شوند. 
// 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

برای جاوا، روش‌های پخش در این SDK یک نوع Publisher از کتابخانه Reactive Streams برمی‌گرداند. 
// 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);

وقتی راهنمای شروع کار را تمام کردید، یاد بگیرید که چگونه یک مدل Gemini و (به صورت اختیاری) مکان مناسب برای مورد استفاده و برنامه خود را انتخاب کنید.

مرحله 4 : Vertex AI Gemini API را فراخوانی کنید

اکنون که برنامه خود را به Firebase متصل کرده‌اید، SDK را اضافه کرده‌اید و سرویس Vertex AI و مدل تولیدی را راه‌اندازی کرده‌اید، آماده فراخوانی Vertex AI Gemini API هستید.

شما می توانید generateContent() برای تولید متن از یک درخواست اعلان متنی استفاده کنید:

Kotlin

برای Kotlin، روش‌های موجود در این SDK توابع تعلیق هستند و باید از یک محدوده Coroutine فراخوانی شوند. 
// 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

برای جاوا، روش‌های موجود در این SDK یک ListenableFuture برمی‌گردانند. 
// 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);

چه کار دیگری می توانید انجام دهید؟

در مورد مدل های جمینی بیشتر بدانید

در مورد مدل های موجود برای موارد استفاده مختلف و سهمیه ها و قیمت آنها اطلاعات کسب کنید.

سایر قابلیت های Gemini API را امتحان کنید

یاد بگیرید چگونه تولید محتوا را کنترل کنید

همچنین می‌توانید با استفاده از Vertex AI Studio دستورات و پیکربندی‌های مدل را آزمایش کنید.


درباره تجربه خود با Vertex AI in Firebase بازخورد بدهید