Gemini API का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करें

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झलक: Firebase के लिए Vertex AI की झलक दिखाने की सुविधा उपलब्ध है. इसका मतलब है कि इस प्रॉडक्ट पर, सेवा स्तर समझौते (एसएलए) या इस पर रोक लगाने की कोई नीति लागू नहीं होती. साथ ही, इसे पुराने तरीके से बदला नहीं जा सकता.

'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से Gemini API को कॉल करते समय, Gemini मॉडल को सिर्फ़ टेक्स्ट इनपुट के आधार पर टेक्स्ट जनरेट करने का प्रॉम्प्ट भेजा जा सकता है.

Gemini API के साथ काम करने के अन्य विकल्प

• सर्वर साइड Vertex AI SDK या Gemini API के लिए Firebase एक्सटेंशन का इस्तेमाल करके, Vertex AI Gemini API के सर्वर-साइड को कॉल किया जा सकता है. हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है.

• Gemini API का दूसरा "Google का एआई" वर्शन आज़माया जा सकता है. यह Google AI Studio और Google के एआई SDK टूल का इस्तेमाल करके, बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस किया जा सकता है. यह सुविधा हर जगह उपलब्ध होती है और यह सीमा तय सीमा के अंदर होती है.

  अगर आपको Google के एआई टूल और सेवाओं के साथ-साथ Firebase का इस्तेमाल करना है, तो हमारा सुझाव है कि आप:

  • Google AI Studio और Google के एआई SDK टूल को ऐसे Firebase प्रोजेक्ट के साथ इस्तेमाल न करें जिसे आपके प्रोडक्शन ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल किया गया हो.
  • Gemini API के काम करने का तरीका जानने के बाद, Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल पर माइग्रेट करें. इसमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए कई अहम सुविधाएं हैं. जैसे, Firebase App Check की मदद से, एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाना.

वेब कंटेनर इंस्टॉल करने से पहले

अगर आपने अभी तक इस टूल को इस्तेमाल नहीं किया है, तो Firebase के लिए Vertex AI SDK टूल के बारे में शुरुआती जानकारी देने वाली गाइड को पढ़ें. पक्का करें कि आपने ये सभी काम कर लिए हों:

• कोई नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करें. इसमें, ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान का इस्तेमाल करना और ज़रूरी एपीआई चालू करना शामिल है.

• अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करें. इसमें, ऐप्लिकेशन रजिस्टर करना और ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन जोड़ना भी शामिल है.

• SDK टूल जोड़ें और अपने ऐप्लिकेशन में Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल का इस्तेमाल शुरू करें.

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल शुरू करने के बाद, Gemini API को कॉल किया जा सकता है.

सिर्फ़ टेक्स्ट इनपुट से टेक्स्ट जनरेट करें

Gemini API को सिर्फ़ टेक्स्ट वाले इनपुट का इस्तेमाल करके कॉल किया जा सकता है. इन कॉल के लिए, आपको ऐसे मॉडल का इस्तेमाल करना होगा जिस पर सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट की सुविधा काम करती हो. जैसे, Gemini 1.5 Pro.

चुनें कि आपको जवाब को स्ट्रीम करना है (generateContentStream) या पूरा नतीजा जनरेट होने तक जवाब का इंतज़ार करना है (generateContent).

स्ट्रीमिंग

अगर आपको मॉडल जनरेशन के पूरे नतीजे का इंतज़ार नहीं करना है, तो आपके इंटरैक्शन तेज़ी से होने की संभावना बढ़ जाती है. इसके बजाय, आंशिक नतीजों को मैनेज करने के लिए, स्ट्रीमिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है.

इस उदाहरण में, प्रॉम्प्ट के अनुरोध से जनरेट हुए टेक्स्ट को स्ट्रीम करने के लिए, generateContentStream() का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इस अनुरोध में सिर्फ़ टेक्स्ट शामिल है:

बिना स्ट्रीमिंग के

इसके अलावा, स्ट्रीम करने के बजाय पूरे नतीजे का इंतज़ार किया जा सकता है. नतीजों को तब ही दिखाया जाता है, जब मॉडल पूरी जनरेशन प्रोसेस पूरी कर लेता है.

इस उदाहरण में, ऐसे प्रॉम्प्ट अनुरोध से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए, generateContent() का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है जिसमें सिर्फ़ टेक्स्ट शामिल है:

Gemini का मॉडल चुनने का तरीक़ा जानें. साथ ही, आपके लिए इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के लिए सही जगह की जानकारी चुनने का तरीक़ा जानें.

तुम और क्या कर सकती हो?

• मॉडल को लंबे प्रॉम्प्ट भेजने से पहले, टोकन की गिनती करने का तरीका जानें.
• प्रोडक्शन की तैयारी करें. साथ ही, Firebase ऐप्लिकेशन जांच की सुविधा सेट अप करना शुरू करें, ताकि Gemini API को बिना अनुमति वाले क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाया जा सके.

Gemini API की अन्य सुविधाएँ आज़माएँ

• एक के बाद एक बातचीत (चैट) बनाएं.
• मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट की मदद से टेक्स्ट जनरेट करें. इन प्रॉम्प्ट में टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो शामिल हैं.
• जनरेटिव मॉडल को बाहरी सिस्टम और जानकारी से कनेक्ट करने के लिए, फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करें.

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें

• प्रॉम्प्ट के डिज़ाइन को समझना, जिसमें सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण शामिल हैं.
• तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन जैसे मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें.
• आपको सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, ऐसे जवाब मिलने की संभावना को अडजस्ट करना होगा जो हानिकारक माने जा सकते हों.

Vertex AI Studio का इस्तेमाल करके, प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ भी एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है.

Gemini के मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

अलग-अलग तरह के इस्तेमाल के लिए उपलब्ध मॉडल और उनके कोटा और कीमत के बारे में जानें.

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