بدء استخدام Gemini API باستخدام Vertex AI في حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصة Firebase


يوضّح لك هذا الدليل كيفية بدء إجراء مكالمات إلى Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) Vertex AI in Firebase لنظام التشغيل الذي اخترته.

يُرجى العِلم أنّه يمكنك أيضًا استخدام هذا الدليل للبدء في الوصول إلى نماذج Imagen باستخدام Vertex AI in Firebase حِزم SDK.

المتطلبات الأساسية

يفترض هذا الدليل أنّك على دراية باستخدام "استوديو Android" لتطوير تطبيقات Android.

  • تأكَّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق Android يستوفيان المتطلّبات التالية:

    • "استوديو Android" (أحدث إصدار)
    • يجب أن يستهدف تطبيق Android المستوى 21 من واجهة برمجة التطبيقات أو الإصدارات الأحدث.

  • (اختياري) اطّلِع على نموذج التطبيق.

    تنزيل نموذج التطبيق

    يمكنك تجربة حزمة تطوير البرامج (SDK) بسرعة، أو الاطّلاع على تنفيذ كامل لحالات الاستخدام المختلفة، أو استخدام النموذج التطبيقي إذا لم يكن لديك تطبيق Android. وللاستخدام النموذج التطبيقي، عليك ربطه بمشروع على Firebase.

الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase

إذا كان لديك سابقًا مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط به

  1. في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini.

  2. انقر على بطاقة Vertex AI in Firebase لبدء سير عمل يساعدك في إكمال المهام التالية:

  3. انتقِل إلى الخطوة التالية في هذا الدليل لإضافة حزمة SDK إلى تطبيقك.

إذا لم يكن لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط به

  1. سجِّل الدخول إلى وحدة تحكّم Firebase.

  2. انقر على إنشاء مشروع، ثم استخدِم أيًا من الخيارَين التاليَين:

    • الخيار 1: إنشاء مشروع جديد تمامًا على Firebase (ومشروع Google Cloud الأساسي تلقائيًا) من خلال إدخال اسم مشروع جديد في الخطوة الأولى من سير عمل "إنشاء مشروع".

    • الخيار 2: "إضافة Firebase" إلى مشروع حالي على Google Cloud من خلال اختيار اسم مشروعك على Google Cloud من القائمة المنسدلة في الخطوة الأولى من سير عمل "إنشاء مشروع"

    يُرجى العلم أنّه لا عليك إعداد Google Analytics لاستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) Vertex AI in Firebase عند طلب ذلك.

  3. في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini.

  4. انقر على بطاقة Vertex AI in Firebase لبدء سير عمل يساعدك في إكمال المهام التالية:

  1. تابِع سير عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في وحدة التحكّم لربط تطبيقك بخدمات Firebase، بما في ذلك المهام التالية:

    • تسجيل تطبيقك في مشروعك على Firebase

    • إضافة ملف إعدادات Firebase (google-services.json) ومكوّن Gradle الإضافي google-services إلى تطبيقك

  2. في الخطوات التالية من هذا الدليل، ستضيف حزمة تطوير البرامج (SDK) Vertex AI in Firebase إلى تطبيقك وتُكمِل عملية الإعداد المطلوبة المتعلّقة باستخدام حزمة SDK وGemini API.


الخطوة 2: إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK)

بعد إعداد مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase (راجِع الخطوة السابقة)، يمكنك الآن إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) لنظام Vertex AI in Firebase إلى تطبيقك.

توفّر حزمة Vertex AI in Firebase SDK لنظام التشغيل Android (firebase-vertexai) إمكانية الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات للتفاعل مع طُرز Gemini وImagen.

في ملف Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق) (مثل <project>/<app-module>/build.gradle.kts)، أضِف الاعتمادية لمكتبة Vertex AI in Firebase لنظام التشغيل Android. ننصحك باستخدام الرمز Firebase Android BoM للتحكّم في إصدارات المكتبة.

KotlinJava
dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0"))

    // 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")
}

بالنسبة إلى Java، عليك إضافة مكتبتَين إضافيتَين.

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0"))

    // 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")
}

باستخدام Firebase Android BoM، سيستخدم تطبيقك دائمًا إصدارات متوافقة من مكتبات Firebase لنظام التشغيل Android.

إذا اخترت عدم استخدام Firebase BoM، عليك تحديد كل إصدار من مكتبة Firebase في سطر التبعية الخاص به.

يُرجى العلم أنّه في حال استخدام مكتبات Firebase متعدّدة في تطبيقك، ننصحك بشدة باستخدام BoM لإدارة إصدارات المكتبة، ما يضمن توافق جميع الإصدارات.

dependencies {
    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.2.0")
}

الخطوة 3: بدء خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي

قبل أن تتمكّن من إجراء أي طلبات إلى واجهة برمجة التطبيقات وطلب نموذج Gemini، عليك تهيئة خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي.

KotlinJava
بالنسبة إلى Kotlin، تكون الطرق في حزمة تطوير البرامج (SDK) هذه دوالّ معلّقة ويجب استدعاؤها من نطاق Coroutine. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
بالنسبة إلى Java، تُعرِض طُرق البث في حزمة SDK هذه نوعًا Publisher من مكتبة Reactive Streams. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

بعد الانتهاء من هذا الدليل المخصّص للمبتدئين، تعرَّف على كيفية اختيار نموذج و (اختياريًا) موقع جغرافي مناسبَين لحالة الاستخدام والتطبيق.

الخطوة 4: إرسال طلب طلب إلى نموذج

بعد ربط تطبيقك بمنصّة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وبدء استخدام خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، يمكنك إرسال طلب طلب إلى نموذج Gemini.

يمكنك استخدام generateContent() لإنشاء نص من طلب نصي فقط: طلب:

KotlinJava
بالنسبة إلى Kotlin، تكون الطرق في حزمة تطوير البرامج (SDK) هذه دوالّ معلّقة ويجب استدعاؤها من نطاق Coroutine. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-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)
بالنسبة إلى Java، تعرض الطرق في حزمة SDK هذه رمز برمجيًا هو ListenableFuture. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-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);

ما هي الإجراءات الأخرى التي يمكنك اتّخاذها؟

مزيد من المعلومات عن الطُرز المتوافقة

اطّلِع على مزيد من المعلومات عن النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة واطلاعك على الحصص و الأسعار.

تجربة إمكانات أخرى في Gemini API

التعرّف على كيفية التحكّم في إنشاء المحتوى

يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Vertex AI Studio.


تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI in Firebase