يوضّح لك هذا الدليل كيفية بدء إجراء مكالمات إلى Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) لVertex AI in Firebase على النظام الأساسي الذي اخترته.
المتطلبات الأساسية
يفترض هذا الدليل أنّك على دراية بتطوير التطبيقات باستخدام Flutter.
تأكَّد من أنّ بيئة التطوير وتطبيق Flutter يستوفيان المتطلّبات التالية:
- Dart 3.2.0 والإصدارات الأحدث
(اختياري) يمكنك الاطّلاع على 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 Flutter. وللاستخدام النموذج التطبيقي، عليك ربطه بمشروع على Firebase.
الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بـ Firebase
إذا كان لديك سابقًا مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط به
في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى صفحة الإنشاء باستخدام Gemini.
انقر على بطاقة Vertex AI in Firebase لبدء سير عمل يساعدك في completing the following tasks:
يمكنك ترقية مشروعك لاستخدام خطة أسعار Blaze المستندة إلى الدفع حسب الاستخدام.
فعِّل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة في مشروعك (واجهة برمجة التطبيقات Vertex AI وواجهة برمجة تطبيقات Vertex AI in Firebase).
يمكنك المتابعة إلى الخطوة التالية في هذا الدليل لإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) إلى تطبيقك.
إذا لم يكن لديك مشروع على Firebase وتطبيق مرتبط بمنصّة Firebase
الخطوة 2: إضافة حزمة 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.
يوفّر المكوّن الإضافي Vertex AI in Firebase في Flutter (firebase_vertexai)
إمكانية الوصول إلى Vertex AI Gemini API.
من دليل مشروع Flutter، نفِّذ الأمر التالي ل تثبيت المكوّن الإضافي الأساسي:
flutter pub add firebase_coreفي ملف
lib/main.dart، استورِد المكوّن الإضافي الأساسي لـ Firebase وملف الإعدادات الذي أنشأته سابقًا:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';في ملف
lib/main.dartأيضًا، يمكنك إعداد Firebase باستخدام كائنDefaultFirebaseOptionsالذي تم تصديره من ملف الإعدادات:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );إعادة إنشاء تطبيق Flutter:
flutter runمن دليل مشروع Flutter، شغِّل الأمر التالي:
flutter pub add firebase_vertexai
بعد اكتمال العملية، أعِد إنشاء مشروع Flutter باتّباع الخطوات التالية:
flutter run
الخطوة 3: إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي
قبل أن تتمكّن من إجراء أي طلبات إلى واجهة برمجة التطبيقات، عليك إعداد Vertex AI الخدمة والنموذج التوليدي.
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');
عند إكمال دليل البدء، تعرَّف على كيفية اختيار نموذج Gemini وموقع جغرافي مناسب لحالة الاستخدام والتطبيق (اختياري).
الخطوة 4: الاتصال بـ Vertex AI Gemini API
بعد ربط تطبيقك بمنصّة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وبدء استخدام خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، يمكنك الآن استدعاء Vertex AI Gemini API.
يمكنك استخدام generateContent() لإنشاء نص من طلب برمجي نصي فقط:
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);
ما هي الإجراءات الأخرى التي يمكنك اتّخاذها؟
مزيد من المعلومات حول نماذج Gemini
اطّلِع على مزيد من المعلومات عن النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة واطلاعك على الحصص والأسعار.
تجربة إمكانات أخرى في Gemini API
- تعرّف على مزيد من المعلومات حول إنشاء نص من الطلبات النصية فقط، بما في ذلك طريقة عرض الردّ.
- إنشاء نص من طلبات متعددة الوسائط (بما في ذلك النصوص والصور وملفات PDF والفيديوهات والصوت)
- إنشاء محادثات متعددة المقاطع (محادثة)
- إنشاء إخراج منظَّم (مثل تنسيق JSON) من كلّ من الطلبات النصية والطلبات المتعدّدة الوسائط
- استخدِم استدعاء الدوال لربط النماذج التوليدية بالأنظمة والمعلومات الخارجية.
التعرّف على طريقة التحكّم في إنشاء المحتوى
- التعرّف على تصميم الطلبات، بما في ذلك أفضل الممارسات والاستراتيجيات وأمثلة الطلبات
- ضبط مَعلمات النموذج، مثل مستوى الإبداع والحد الأقصى لوحدات ترميز الإخراج
- استخدام إعدادات الأمان لضبط احتمالية تلقّي ردود قد تُعتبر ضارة
تقديم ملاحظات حول تجربتك في استخدام "Vertex AI in Firebase"