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.
ध्यान दें कि इस गाइड का इस्तेमाल, Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके Imagen मॉडल ऐक्सेस करने के लिए भी किया जा सकता है.
ज़रूरी शर्तें
इस गाइड में यह माना गया है कि आपको वेब ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए, JavaScript का इस्तेमाल करने के बारे में पता है. यह गाइड, फ़्रेमवर्क पर निर्भर नहीं करती.
पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और वेब ऐप्लिकेशन, इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करता हो:
- (ज़रूरी नहीं) Node.js
- मॉडर्न वेब ब्राउज़र
(ज़रूरी नहीं) सैंपल ऐप्लिकेशन देखें.
SDK टूल को तुरंत आज़माया जा सकता है. साथ ही, इसके इस्तेमाल के अलग-अलग उदाहरणों को पूरी तरह से देखा जा सकता है. अगर आपके पास अपना वेब ऐप्लिकेशन नहीं है, तो सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल किया जा सकता है. 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 जिसकी मदद से ये काम किए जा सकते हैं:
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 कोई Firebase प्रोजेक्ट और Firebase से कनेक्ट किया गया ऐप्लिकेशन 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.
Vertex AI in Firebase लाइब्रेरी, Gemini और Imagen मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए, एपीआई का ऐक्सेस देती है. इस लाइब्रेरी को वेब के लिए Firebase JavaScript SDK टूल के हिस्से के तौर पर शामिल किया गया है.
npm का इस्तेमाल करके, वेब के लिए Firebase JS SDK टूल इंस्टॉल करें:
npm install firebase
अपने ऐप्लिकेशन में Firebase को शुरू करने के लिए:
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);
तीसरा चरण: Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना
कोई भी एपीआई कॉल करने और Gemini मॉडल को प्रॉम्प्ट करने से पहले, आपको Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना होगा.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });
शुरू करने से जुड़ी इस गाइड को पढ़ने के बाद, अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही मॉडल और (ज़रूरी नहीं) जगह चुनने का तरीका जानें.
चौथा चरण: किसी मॉडल को प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजना
अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करने के बाद, अब आपके पास Gemini मॉडल को प्रॉम्प्ट अनुरोध भेजने का विकल्प है.
सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट अनुरोध से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए, generateContent()
का इस्तेमाल किया जा सकता है:
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-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();
तुम और क्या कर सकती हो?
इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें
अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल, उनके कोटे, 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 जनरेशन 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, तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन (Gemini के लिए) या आसपेक्ट रेशियो और व्यक्ति जनरेशन (Imagen के लिए).
- सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करें, ताकि आपको ऐसे जवाब न मिलें जो नुकसान पहुंचा सकते हैं.
Vertex AI in Firebase के इस्तेमाल के अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय देना या शिकायत करना