'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से Vertex AI Gemini API को कॉल करते समय, Gemini मॉडल को मल्टीमॉडल इनपुट पर आधारित टेक्स्ट जनरेट करने के लिए प्रॉम्प्ट जनरेट किया जा सकता है. मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट में कई मोडलिटी (या इनपुट के टाइप) शामिल हो सकती हैं. जैसे, टेक्स्ट के साथ इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो.
इनपुट के बिना टेक्स्ट वाले हिस्सों (जैसे, मीडिया फ़ाइलें) के लिए, आपको काम करने वाले फ़ाइल टाइप का इस्तेमाल करना होगा. साथ ही, काम करने वाला MIME टाइप तय करना होगा. साथ ही, यह पक्का करना होगा कि आपकी फ़ाइलें और मल्टीमोडल अनुरोध ज़रूरी शर्तों को पूरा करते हों और सबसे सही तरीकों का पालन करते हों.
मॉडल के हिसाब से, इनपुट फ़ाइलें अलग-अलग होती हैं. इनमें इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो शामिल हो सकते हैं.
- ध्यान दें कि काम करने वाला वीडियो इनपुट मॉडल के हिसाब से अलग-अलग होता है और इसमें सिर्फ़ फ़्रेम या ऑडियो वाले फ़्रेम शामिल हो सकते हैं.
इनपुट फ़ाइलों और मल्टीमोडल अनुरोधों के लिए ज़रूरी शर्तें और सबसे सही तरीके:
Gemini के मॉडल के बारे में जानें में मॉडल के हिसाब से काम करने वाली फ़ाइलों के लिए ज़रूरी शर्तों की खास जानकारी पाई जा सकती है. जैसे, फ़ाइलों की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या और साइज़ की जानकारी.
Google Cloud के दस्तावेज़ों में, इनपुट फ़ाइलों और मल्टीमॉडल अनुरोधों के लिए, ज़रूरी शर्तों और सबसे सही तरीकों के बारे में ज़्यादा जानकारी पाएं. उदाहरण के लिए, काम करने वाले MIME टाइप और अनुरोध में इनपुट फ़ाइल कब उपलब्ध कराएं.
'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल की ज़रूरी शर्तें
'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल के लिए, अनुरोध का साइज़ 20 एमबी से ज़्यादा नहीं होना चाहिए. अगर कोई अनुरोध बहुत बड़ा होता है, तो आपको HTTP 413 गड़बड़ी मिलती है.
अगर किसी फ़ाइल का साइज़, अनुरोध का कुल साइज़ 20 एमबी से ज़्यादा कर देगा, तो फ़ाइल को अपने मल्टीमॉडल अनुरोध में शामिल करने के लिए, 'Firebase के लिए Cloud Storage' यूआरएल का इस्तेमाल करें.
अगर कोई फ़ाइल छोटी है, तो उसे सीधे इनलाइन डेटा के तौर पर भेजा जा सकता है. हालांकि, ध्यान रखें कि इनलाइन डेटा के तौर पर दी गई फ़ाइल को एक जगह से दूसरी जगह भेजने के दौरान, base64 में एन्कोड किया जाता है. इससे अनुरोध का साइज़ बढ़ जाता है. फ़ाइलों को इनलाइन डेटा के तौर पर शामिल करने का तरीका जानने के लिए, Gemini API का इस्तेमाल करके मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करना लेख पढ़ें.