Gemini API की मदद से, एक साथ कई बार होने वाली बातचीत (चैट) शुरू करें


Gemini API का इस्तेमाल करके, बिना स्ट्रक्चर वाली बातचीत शुरू की जा सकती है एक से ज़्यादा मोड़ पर रखें. Vertex AI in Firebase SDK टूल, इन मैनेजमेंट की मदद से प्रोसेस को आसान बनाता है बातचीत की स्थिति के हिसाब से, generateContentStream() या generateContent(), आपको बातचीत के इतिहास को खुद सेव करने की ज़रूरत नहीं है.

शुरू करने से पहले

अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो उसे पूरा करें Vertex AI in Firebase SDK टूल के लिए शुरुआती निर्देश. पक्का करें कि आपने ये सभी काम कर लिए हों:

  1. नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना. इसमें, ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान और ज़रूरी एपीआई चालू करना.

  2. अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना. इसमें ऐप्लिकेशन को रजिस्टर करना और आपके ऐप्लिकेशन के लिए Firebase कॉन्फ़िगरेशन.

  3. SDK टूल जोड़ें. इसके बाद, Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करें आपके ऐप्लिकेशन में.

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल, आप Gemini API को कॉल करने के लिए तैयार हैं.

चैट के लिए अनुरोध भेजना

कई मोड़ वाली बातचीत (जैसे, चैट) शुरू करने के लिए, startChat() पर कॉल करके चैट करें. इसके बाद, इसका इस्तेमाल करें नया उपयोगकर्ता मैसेज भेजने के लिए sendMessageStream() (या sendMessage()) दबाएं, जो साथ ही, चैट के इतिहास में मैसेज और उसका जवाब जोड़ दिया जाएगा.

इसमें मौजूद कॉन्टेंट से जुड़े role के लिए दो विकल्प हो सकते हैं: बातचीत:

  • user: वह भूमिका जो प्रॉम्प्ट देती है. यह मान इसके लिए डिफ़ॉल्ट है: sendMessageStream() (या sendMessage()) पर कॉल करता है और फ़ंक्शन, एक अपवाद, जब कोई दूसरी भूमिका पास की जाती है.

  • model: वह भूमिका जो जवाब देती है. इस भूमिका का इस्तेमाल तब किया जा सकता है, जब मौजूदा history से startChat() को कॉल किया जा रहा है.

चुनें कि आपको जवाब को स्ट्रीम करना है (sendMessageStream) या इंतज़ार करना है जब तक पूरा नतीजा जनरेट नहीं हो जाता (sendMessage).

स्ट्रीमिंग

पूरे नतीजे का इंतज़ार किए बिना, ज़्यादा तेज़ी से इंटरैक्शन किया जा सकता है इस्तेमाल किया जा सकता है और इसके बजाय, आंशिक नतीजों को मैनेज करने के लिए स्ट्रीमिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है.

बिना स्ट्रीमिंग के

इसके अलावा, स्ट्रीम करने के बजाय पूरे नतीजे का इंतज़ार किया जा सकता है; यह नतीजा, मॉडल के पूरी जनरेशन पूरा होने के बाद ही दिखाया जाता है प्रोसेस.

Gemini का मॉडल चुनने का तरीक़ा जानें और विकल्प के तौर पर कोई जगह आपके इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही है.

तुम और क्या कर सकती हो?

  • टोकन की गिनती करने का तरीका जानें तो मॉडल को लंबे प्रॉम्प्ट भेजने से पहले.
  • Cloud Storage for Firebase सेट अप करें इससे आपको मल्टीमॉडल अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलों को शामिल करने की सुविधा मिलती है. Cloud Storage यूआरएल. फ़ाइलों में इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो शामिल हो सकते हैं.
  • प्रोडक्शन की तैयारी के बारे में सोचना शुरू करें. इसमें ये भी शामिल हैं Firebase App Check को सेट अप किया जा रहा है ताकि बिना मंज़ूरी वाले क्लाइंट Gemini API का गलत इस्तेमाल न कर पाएं.

Gemini API की अन्य सुविधाएं आज़माएं

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें

प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ भी एक्सपेरिमेंट करने के लिए, इनका इस्तेमाल किया जा सकता है Vertex AI Studio.

Gemini के मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

ज़्यादा जानने के लिए, अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल और उनका कोटा और कीमत.


सुझाव दें Vertex AI in Firebase के साथ आपके अनुभव के बारे में जानकारी