इस गाइड में आपको इस विकल्प का इस्तेमाल करके, सीधे आपके ऐप्लिकेशन से Vertex AI Gemini API आपके चुने गए प्लैटफ़ॉर्म के लिए Vertex AI in Firebase SDK टूल.
ज़रूरी शर्तें
इस गाइड में यह माना गया है कि आपने Xcode का इस्तेमाल करके, Apple प्लैटफ़ॉर्म (जैसे, iOS).
पक्का करें कि आपका डेवलपमेंट एनवायरमेंट और Apple प्लैटफ़ॉर्म ऐप्लिकेशन, ये ज़रूरी शर्तें:
- Xcode 15.0 या इसके बाद का वर्शन
- आपके ऐप्लिकेशन को, iOS 15 या उसके बाद के वर्शन या macOS 12 या उसके बाद के वर्शन को टारगेट करना होगा.
(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 खुद का Apple प्लैटफ़ॉर्म 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, इस लिंक पर जाएं Gemini की मदद से बनाएं पेज.
वह वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करें जिससे आपको मदद मिलती है नीचे दिए गए टास्क पूरे करें. (ध्यान दें कि यदि आपको कंसोल में Vertex AI, तो ये टास्क पूरे हो जाएंगे.)
Google Analytics 4 प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करने के लिए, Bleze के प्राइसिंग प्लान के हिसाब से पैसे चुकाएं.
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 Vertex AI in Firebase SDK टूल जोड़ा जा सकता है.
Vertex AI in Firebase लाइब्रेरी
Vertex AI Gemini API को Firebase SDK टूल के हिस्से के तौर पर शामिल किया गया है
Apple प्लैटफ़ॉर्म (firebase-ios-sdk
). Vertex AI in Firebase लाइब्रेरी के लिए,
Firebase इंस्टॉल और मैनेज करने के लिए, आपको Swift पैकेज मैनेजर का इस्तेमाल करना होगा
निर्भरता. CocoaPods जैसे दूसरे पैकेज मैनेजर फ़िलहाल
समर्थित हैं.
Xcode में, अपना ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट खोलने के लिए, फ़ाइल > पैकेज जोड़ना.
जब कहा जाए, तब Firebase Apple प्लैटफ़ॉर्म SDK टूल का रिपॉज़िटरी जोड़ें:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
SDK टूल का नया वर्शन चुनें.
FirebaseVertexAI-Preview
लाइब्रेरी चुनें.यह काम पूरा होने पर, Xcode अपने-आप रिज़ॉल्व और डाउनलोड होना शुरू कर देगा पर निर्भर करता है.
तीसरा चरण: Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना
एपीआई कॉल करने से पहले, आपको Vertex AI शुरू करना होगा और जनरेटिव मॉडल की जानकारी दी गई है.
FirebaseVertexAI
मॉड्यूल इंपोर्ट करें:import FirebaseVertexAI
Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल शुरू करें:
import FirebaseVertexAI // Initialize the Vertex AI service let vertex = VertexAI.vertexAI() // Initialize the generative model with a model that supports your use case // Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities let model = vertex.generativeModel(modelName: "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.
चरण 4: Vertex AI Gemini API पर कॉल करें
अब आपने अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट कर लिया है, SDK टूल जोड़ लिया है, और शुरू कर दिया है Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल 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 FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")
// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
if let text = response.text {
print(text)
}
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- 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.
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