এই নির্দেশিকা আপনাকে দেখায় কিভাবে আপনার নির্বাচিত প্ল্যাটফর্মের জন্য Vertex AI in Firebase ব্যবহার করে সরাসরি আপনার অ্যাপ থেকে Vertex AI Gemini API তে কল করা শুরু করবেন।
ঐচ্ছিকভাবে Gemini API এর একটি বিকল্প "Google AI" সংস্করণ নিয়ে পরীক্ষা করুন৷
Google AI Studio এবং Google AI ক্লায়েন্ট SDK ব্যবহার করে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস পান (সীমার মধ্যে এবং যেখানে উপলব্ধ)। এই SDKগুলি শুধুমাত্র মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপে প্রোটোটাইপ করার জন্য ব্যবহার করা উচিত৷একটি Gemini API কীভাবে কাজ করে তার সাথে পরিচিত হওয়ার পরে, Vertex AI in Firebase তে স্থানান্তর করুন , যেটিতে মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপের জন্য গুরুত্বপূর্ণ অনেক অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যেমন Firebase App Check ব্যবহার করে API-কে অপব্যবহার থেকে রক্ষা করা এবং বড় মিডিয়া ফাইলগুলির জন্য সমর্থন অনুরোধ
ঐচ্ছিকভাবে Vertex AI Gemini API সার্ভার-সাইডে কল করুন (যেমন Python, Node.js, বা Go)
Gemini API এর Firebase Extensions সার্ভার-সাইড Vertex AI SDKs , Firebase Genkit বা Firebase এক্সটেনশনগুলি ব্যবহার করুন৷
পূর্বশর্ত
এই নির্দেশিকাটি অনুমান করে যে আপনি Android এর জন্য অ্যাপ তৈরি করতে Android Studio ব্যবহার করার সাথে পরিচিত।
নিশ্চিত করুন যে আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট এবং অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে:
- অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিও (সর্বশেষ সংস্করণ)
- আপনার অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপকে অবশ্যই API লেভেল 21 বা উচ্চতর টার্গেট করতে হবে।
(ঐচ্ছিক) নমুনা অ্যাপটি দেখুন।
নমুনা অ্যাপ্লিকেশন ডাউনলোড করুন
আপনি দ্রুত SDK ব্যবহার করে দেখতে পারেন, বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে সম্পূর্ণ বাস্তবায়ন দেখতে পারেন, অথবা আপনার নিজের Android অ্যাপ না থাকলে নমুনা অ্যাপটি ব্যবহার করতে পারেন। নমুনা অ্যাপটি ব্যবহার করতে, আপনাকে এটি একটি Firebase প্রকল্পের সাথে সংযুক্ত করতে হবে।
ধাপ 1 : একটি Firebase প্রকল্প সেট আপ করুন এবং আপনার অ্যাপটিকে Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করুন
আপনার যদি ইতিমধ্যেই একটি Firebase প্রকল্প এবং Firebase এর সাথে সংযুক্ত একটি অ্যাপ থাকে
Firebase কনসোলে, Build with Gemini পৃষ্ঠাতে যান।
একটি ওয়ার্কফ্লো চালু করতে Vertex AI in Firebase ক্লিক করুন যা আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে সাহায্য করে। (উল্লেখ্য যে আপনি যদি Vertex AI এর জন্য কনসোলে একটি ট্যাব দেখতে পান, তাহলে এই কাজগুলি সম্পূর্ণ।)
ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে পে-অ্যাজ ইউ-গো ব্যবহার করতে আপনার প্রোজেক্ট আপগ্রেড করুন।
আপনার প্রকল্পের জন্য নিম্নলিখিত দুটি API সক্রিয় করুন:
aiplatform.googleapis.com
এবংfirebaseml.googleapis.com
।
আপনার অ্যাপে SDK যোগ করতে এই গাইডের পরবর্তী ধাপে যান।
যদি আপনার কাছে ইতিমধ্যে একটি Firebase প্রকল্প এবং Firebase এর সাথে সংযুক্ত একটি অ্যাপ না থাকে
Firebase কনসোলে সাইন ইন করুন।
প্রকল্প তৈরি করুন ক্লিক করুন, এবং তারপরে নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করুন:
বিকল্প 1 : একটি সম্পূর্ণ নতুন ফায়ারবেস প্রকল্প তৈরি করুন (এবং এর অন্তর্নিহিত Google Cloud প্রকল্প স্বয়ংক্রিয়ভাবে) "প্রকল্প তৈরি করুন" কর্মপ্রবাহের প্রথম ধাপে একটি নতুন প্রকল্পের নাম প্রবেশ করান৷
বিকল্প 2 : "প্রকল্প তৈরি করুন" কর্মপ্রবাহের প্রথম ধাপে ড্রপ-ডাউন মেনু থেকে আপনার Google Cloud প্রকল্পের নাম নির্বাচন করে একটি বিদ্যমান Google Cloud প্রকল্পে "Firebase যোগ করুন"।
মনে রাখবেন যে যখন অনুরোধ করা হয়, আপনাকে Vertex AI in Firebase ব্যবহার করার জন্য Google Analytics সেট-আপ করতে হবে না ।
Firebase কনসোলে, Build with Gemini পৃষ্ঠাতে যান।
একটি ওয়ার্কফ্লো চালু করতে Vertex AI in Firebase ক্লিক করুন যা আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে সাহায্য করে। (উল্লেখ্য যে আপনি যদি Vertex AI এর জন্য কনসোলে একটি ট্যাব দেখতে পান, তাহলে এই কাজগুলি সম্পূর্ণ।)
ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে পে-অ্যাজ ইউ-গো ব্যবহার করতে আপনার প্রোজেক্ট আপগ্রেড করুন।
আপনার প্রকল্পের জন্য নিম্নলিখিত দুটি API সক্রিয় করুন:
aiplatform.googleapis.com
এবংfirebaseml.googleapis.com
।
আপনার অ্যাপটিকে Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করতে কনসোলের জেনারেটিভ এআই ওয়ার্কফ্লোতে চালিয়ে যান, যার মধ্যে এই কাজগুলি রয়েছে:
আপনার Firebase প্রকল্পের সাথে আপনার অ্যাপ নিবন্ধন করা হচ্ছে।
আপনার ফায়ারবেস কনফিগারেশন ফাইল যোগ করা হচ্ছে (
google-services.json
) এবংgoogle-services
Gradle প্লাগইন আপনার অ্যাপে।
এই গাইডের পরবর্তী ধাপে, আপনি আপনার অ্যাপে Vertex AI in Firebase যোগ করবেন এবং SDK এবং Gemini API ব্যবহার করার জন্য নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয় আরম্ভ সম্পূর্ণ করবেন।
ধাপ 2 : SDK যোগ করুন
আপনার Firebase প্রকল্প সেট আপ এবং আপনার অ্যাপ Firebase-এর সাথে সংযুক্ত (আগের ধাপ দেখুন), আপনি এখন আপনার অ্যাপে Vertex AI in Firebase যোগ করতে পারেন।
Android এর জন্য Vertex AI in Firebase ( firebase-vertexai
) Vertex AI Gemini API তে অ্যাক্সেস প্রদান করে।
আপনার মডিউলে (অ্যাপ-লেভেল) গ্রেডল কনফিগারেশন ফাইলে (যেমন <project>/<app-module>/build.gradle.kts
), Android এর জন্য Vertex AI in Firebase এর নির্ভরতা যোগ করুন:
Kotlin+KTX
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// add the dependency for the Vertex AI in Firebase SDK for Android
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta05")
}
Java
জাভার জন্য, আপনাকে দুটি অতিরিক্ত লাইব্রেরি যোগ করতে হবে।
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// add the dependency for the Vertex AI in Firebase SDK for Android
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta05")
// 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")
}
ধাপ 3 : Vertex AI পরিষেবা এবং জেনারেটিভ মডেল শুরু করুন
আপনি যেকোনো API কল করার আগে, আপনাকে Vertex AI পরিষেবা এবং জেনারেটিভ মডেল শুরু করতে হবে।
Kotlin+KTX
কোটলিনের জন্য, এই SDK-এর পদ্ধতিগুলি হল সাসপেন্ড ফাংশন এবং একটি Coroutine স্কোপ থেকে কল করা প্রয়োজন৷// 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
জাভার জন্য, এই SDK-এর স্ট্রিমিং পদ্ধতিগুলি প্রতিক্রিয়াশীল স্ট্রীমস লাইব্রেরি থেকে একটিPublisher
টাইপ ফেরত দেয়।// 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);
আপনি যখন শুরু করার নির্দেশিকাটি শেষ করেছেন, তখন কীভাবে একটি মিথুন মডেল এবং (ঐচ্ছিকভাবে) আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং অ্যাপের জন্য উপযুক্ত একটি অবস্থান চয়ন করবেন তা শিখুন।
ধাপ 4 : Vertex AI Gemini API কল করুন
এখন যেহেতু আপনি আপনার অ্যাপটিকে Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করেছেন, SDK যোগ করেছেন এবং Vertex AI পরিষেবা এবং জেনারেটিভ মডেল শুরু করেছেন, আপনি Vertex AI Gemini API কল করতে প্রস্তুত৷
আপনি generateContent()
ব্যবহার করতে পারেন একটি পাঠ্য-শুধু প্রম্পট অনুরোধ থেকে পাঠ্য তৈরি করতে:
Kotlin+KTX
কোটলিনের জন্য, এই SDK-এর পদ্ধতিগুলি হল সাসপেন্ড ফাংশন এবং একটি Coroutine স্কোপ থেকে কল করা প্রয়োজন৷// 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
জাভার জন্য, এই SDK-এর পদ্ধতিগুলি একটিListenableFuture
প্রদান করে।// 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);
আপনি আর কি করতে পারেন?
মিথুন মডেল সম্পর্কে আরও জানুন
বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপলব্ধ মডেল এবং তাদের কোটা এবং মূল্য সম্পর্কে জানুন।Gemini API এর অন্যান্য ক্ষমতা ব্যবহার করে দেখুন
- কিভাবে প্রতিক্রিয়া স্ট্রিম করতে হয় তা সহ শুধুমাত্র পাঠ্য-প্রম্পট থেকে পাঠ্য তৈরি করার বিষয়ে আরও জানুন।
- মাল্টিমোডাল প্রম্পট থেকে পাঠ্য তৈরি করুন (পাঠ্য, চিত্র, পিডিএফ, ভিডিও এবং অডিও সহ)।
- মাল্টি-টার্ন কথোপকথন তৈরি করুন (চ্যাট) ।
- বাহ্যিক সিস্টেম এবং তথ্যের সাথে জেনারেটিভ মডেল সংযোগ করতে ফাংশন কলিং ব্যবহার করুন।
বিষয়বস্তু তৈরি নিয়ন্ত্রণ কিভাবে শিখুন
- সর্বোত্তম অনুশীলন, কৌশল এবং উদাহরণ প্রম্পট সহ প্রম্পট ডিজাইন বুঝুন ।
- তাপমাত্রা এবং সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেন মত মডেল প্যারামিটার কনফিগার করুন ।
- ক্ষতিকারক বলে বিবেচিত প্রতিক্রিয়া পাওয়ার সম্ভাবনা সামঞ্জস্য করতে নিরাপত্তা সেটিংস ব্যবহার করুন ।
Vertex AI in Firebase এর সাথে আপনার অভিজ্ঞতা সম্পর্কে মতামত দিন