Firebase SDK टूल में Vertex AI की मदद से, Gemini API का इस्तेमाल शुरू करें


इस गाइड में, चुने गए प्लैटफ़ॉर्म के लिए Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से सीधे Vertex AI Gemini API को कॉल करने का तरीका बताया गया है.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि आपको वेब ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए, JavaScript का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी है. यह गाइड, फ़्रेमवर्क से अलग है.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अगर आपके पास पहले से ही Firebase प्रोजेक्ट और Firebase से जुड़ा ऐप्लिकेशन है

  1. Firebase console में, Gemini का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं पेज पर जाएं.

  2. Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करके, ऐसा वर्कफ़्लो लॉन्च करें जिससे आपको ये टास्क पूरे करने में मदद मिल सके:

  3. 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

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करने और ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने (पिछला चरण देखें) के बाद, अब अपने ऐप्लिकेशन में Vertex AI in Firebase SDK टूल जोड़ा जा सकता है.

Vertex AI in Firebase लाइब्रेरी, Vertex AI Gemini API का ऐक्सेस देती है. साथ ही, इसे वेब के लिए Firebase JavaScript SDK टूल के हिस्से के तौर पर शामिल किया गया है.

  1. npm का इस्तेमाल करके, वेब के लिए Firebase JS SDK टूल इंस्टॉल करें:

      npm install firebase
    
  2. अपने ऐप्लिकेशन में Firebase को शुरू करने के लिए:

      import { initializeApp } from "firebase/app";
    
      // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
      // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
      const firebaseConfig = {
        // ...
      };
    
      // Initialize FirebaseApp
      const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
    

तीसरा चरण: Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

कोई भी एपीआई कॉल करने से पहले, आपको Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना होगा.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// 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
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

शुरुआती निर्देशों वाली गाइड को पढ़ने के बाद, अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से, Gemini मॉडल और (ज़रूरी नहीं) जगह चुनने का तरीका जानें.

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 Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू कर लिया है. अब आपके पास Vertex AI Gemini API को कॉल करने का विकल्प है.

generateContent() का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट किया जा सकता है:

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// 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
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

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