باستخدام Gemini API، يمكنك إنشاء محادثات بتنسيق حر على مستوى
أدوار متعدّدة. تعمل حزمة Vertex AI in Firebase SDK على تبسيط العملية من خلال إدارة
حالة المحادثة، لذا لا تحتاج إلى تخزين سجلّ المحادثات بنفسك على عكس استخدام generateContentStream() أو
generateContent().
قبل البدء
يُرجى إكمال دليل بدء استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) Vertex AI in Firebase إذا لم يسبق لك ذلك. تأكَّد من تنفيذ كلّ ما يلي:
إعداد مشروع جديد أو حالي على Firebase، بما في ذلك استخدام خطط أسعار Blaze وتفعيل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة
ربط تطبيقك بمنصّة Firebase، بما في ذلك تسجيل تطبيقك وإضافة إعدادات Firebase إلى تطبيقك
أضِف حزمة تطوير البرامج (SDK) وابدأ إعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي في تطبيقك.
بعد ربط تطبيقك بمنصّة Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وإعداد خدمة Vertex AI والنموذج التوليدي، ستكون مستعدًا لاستدعاء Gemini API.
إرسال طلب لإرسال إشعارات عبر المحادثة
لإنشاء محادثة متعددة المقاطع (مثل المحادثة)، ابدأ بإعداد
المحادثة من خلال استدعاء startChat(). بعد ذلك، استخدِم
sendMessageStream() (أو sendMessage()) لإرسال رسالة مستخدم جديدة، مما
سيؤدي أيضًا إلى إلحاق الرسالة والردّ بسجلّ المحادثات.
هناك خياران محتملان لـ role المرتبط بالمحتوى في
محادثة:
user: الدور الذي يقدّم الطلبات. هذه القيمة هي القيمة التلقائية لطلبات الوصول إلىsendMessageStream()(أوsendMessage())، وتُلقي الدالة استثناءً في حال تم تمرير دور مختلف.
model: الدور الذي يقدّم الردود يمكن استخدام هذا الدور عند الاتصال بـstartChat()باستخدامhistoryالحالي.
اختَر ما إذا كنت تريد بث الردّ (sendMessageStream) أو الانتظار
لتلقّي الردّ إلى أن يتم إنشاء النتيجة بالكامل (sendMessage).
البث
يمكنك تحقيق تفاعلات أسرع من خلال عدم انتظار النتيجة الكاملة من إنشاء النموذج، واستخدام البث بدلاً من ذلك للتعامل مع النتائج الجزئية.
بدون بث
بدلاً من ذلك، يمكنك الانتظار إلى أن تظهر النتيجة بالكامل بدلاً من بثها، ولا يتم عرض النتيجة إلا بعد أن يُكمل النموذج عملية الإنشاء بالكامل.
تعرَّف على كيفية اختيار نموذج Gemini وموقع جغرافي اختياريًا مناسبَين لحالة الاستخدام والتطبيق.
ما هي الإجراءات الأخرى التي يمكنك اتّخاذها؟
- تعرَّف على كيفية احتساب الرموز المميّزة قبل إرسال طلبات طويلة إلى النموذج.
- إعداد Cloud Storage for Firebase لكي تتمكّن من تضمين ملفات كبيرة في طلباتك المتعدّدة الوسائط باستخدام عناوين URL في Cloud Storage. يمكن أن تتضمّن الملفات صورًا وملفات PDF وفيديوهات وملفات صوتية.
- ابدأ التفكير في التحضير للإصدار العلني، بما في ذلك إعداد Firebase App Check لحماية Gemini API من إساءة الاستخدام من قِبل العملاء غير المصرَّح لهم.
تجربة إمكانات أخرى في Gemini API
- إنشاء نص من الطلبات النصية فقط
- إنشاء نص من طلبات متعددة الوسائط (بما في ذلك النصوص والصور وملفات PDF والفيديوهات والمحتوى الصوتي)
- إنشاء إخراج منظَّم (مثل تنسيق JSON) من كلّ من الطلبات النصية والطلبات المتعدّدة الوسائط
- استخدِم استدعاء الدوال لربط النماذج التوليدية بالأنظمة والمعلومات الخارجية.
التعرّف على كيفية التحكّم في إنشاء المحتوى
- التعرّف على تصميم الطلبات، بما في ذلك أفضل الممارسات والاستراتيجيات وأمثلة الطلبات
- ضبط مَعلمات النموذج، مثل مستوى الإبداع والحد الأقصى لوحدات ترميز الإخراج
- استخدام إعدادات الأمان لضبط احتمالية تلقّي ردود قد تُعتبر ضارة
مزيد من المعلومات حول طُرز Gemini
اطّلِع على مزيد من المعلومات عن النماذج المتاحة لحالات الاستخدام المختلفة واطلاعك على الحصص والأسعار.تقديم ملاحظات حول تجربتك مع Vertex AI in Firebase