इस गाइड में आपको Vertex AI Gemini API को सीधे अपने ऐप्लिकेशन से इंस्टॉल करने के लिए, Firebase SDK टूल के लिए Vertex AI.
ज़रूरी शर्तें
इस गाइड में यह माना गया है कि आपको Flutter की मदद से ऐप्लिकेशन डेवलप करने के बारे में जानकारी है.
पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और वेब ऐप्लिकेशन, इन शर्तों को पूरा करते हों ज़रूरतें:
- Dart 3.2.0 और उसके बाद के वर्शन
(ज़रूरी नहीं) ऐप्लिकेशन का नमूना देखें.
SDK टूल को तुरंत आज़माया जा सकता है. साथ ही, अलग-अलग तरह के इस्तेमाल के बारे में पूरी जानकारी दी गई है या अगर आपके पास अपना वेब ऐप्लिकेशन नहीं है, तो सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करें. सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने के लिए, आपको ये काम करने होंगे इसे Firebase प्रोजेक्ट से कनेक्ट करें.
पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना
अगर आपके पास पहले से कोई Firebase प्रोजेक्ट है और कोई ऐप्लिकेशन Firebase से जुड़ा हुआ है
Firebase कंसोल में, यहां जाएं Gemini की मदद से बनाएं पेज, और फिर दूसरे कार्ड पर क्लिक करके वह वर्कफ़्लो लॉन्च करें जो आपको इन टास्क को पूरा करना होगा. अगर आपको Vertex AI के लिए कंसोल में कोई टैब दिखता है, तो ये काम पूरे हो चुके हैं.
Google Analytics 4 प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करने के लिए, इस्तेमाल के हिसाब से पेमेंट करें प्राइसिंग प्लान.
अपने प्रोजेक्ट के लिए ये दो एपीआई चालू करें:
aiplatform.googleapis.com
औरfirebaseml.googleapis.com
.
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
अपना Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करके और ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करके (पिछला चरण देखें) अब अपने ऐप्लिकेशन में, Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल जोड़ा जा सकता है.
Flutter (firebase_vertexai
) के लिए Firebase के लिए Vertex AI प्लगिन
Vertex AI Gemini API का ऐक्सेस मिलता है.
अपनी Flutter प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री से यह निर्देश दें: कोर प्लग इन इंस्टॉल करें:
flutter pub add firebase_core
अपनी
lib/main.dart
फ़ाइल में, Firebase कोर प्लगिन और वह कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल है जिसे आपने पहले जनरेट किया था:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
साथ ही अपनी
lib/main.dart
फ़ाइल में, इनका इस्तेमाल करके Firebase शुरू करें कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल से एक्सपोर्ट किया गयाDefaultFirebaseOptions
ऑब्जेक्ट:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
अपना Flutter ऐप्लिकेशन फिर से बनाएं:
flutter run
अपनी Flutter प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री से यह कमांड चलाएं:
flutter pub add firebase_vertexai
पूरा हो जाने के बाद, अपना Flutter प्रोजेक्ट फिर से बनाएं:
flutter run
तीसरा चरण: Vertex AI और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना
एपीआई कॉल करने से पहले, आपको Vertex AI की सुविधा शुरू करनी होगी और जनरेटिव मॉडल की जानकारी दी गई है.
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 निर्देश पाने के बाद, किसी एक को चुनने का तरीका जानें Gemini का मॉडल और (ज़रूरी नहीं) जगह की जानकारी. यह आपके इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही है.
चौथा चरण: Vertex AI Gemini API को कॉल करना
अब आपने अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट कर लिया है, SDK टूल जोड़ लिया है, और शुरू कर दिया है Vertex AI और जनरेटिव मॉडल अब आप Vertex AI Gemini API को कॉल करने के लिए तैयार हैं.
generateContent()
का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट किया जा सकता है
अनुरोध:
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 के मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें
ज़्यादा जानने के लिए, अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल और उनका कोटा और कीमत.
Gemini API की अन्य सुविधाएँ आज़माएँ
- टेक्स्ट जनरेट करने के बारे में ज़्यादा जानें सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट, जैसे कि जवाब को स्ट्रीम करें.
- यहां से टेक्स्ट जनरेट करें मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट (इसमें टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो शामिल हैं).
- एक के बाद एक बातचीत (चैट) बनाएं.
- कनेक्ट करने के लिए, फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करें जनरेटिव मॉडल से लेकर बाहरी सिस्टम और जानकारी.
कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें
- प्रॉम्प्ट डिज़ाइन को समझना, जिसमें ये शामिल हैं सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण.
- मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना, जैसे तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन.
- सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, नुकसान पहुंचाने वाले जवाब मिलने की संभावना कम हो.
सुझाव दें 'Firebase के लिए Vertex AI' इस्तेमाल करने के आपके अनुभव के बारे में