יצירת טקסט מהנחיות טקסט בלבד באמצעות Gemini {/7}API

iOS+ Android אינטרנט Flutter

כשקוראים ל-Gemini API מהאפליקציה באמצעות SDK של Vertex AI in Firebase, אפשר לבקש מהמודל של Gemini ליצור טקסט על סמך קלט של טקסט בלבד.

אפשרויות נוספות לעבודה עם Gemini API

• אופציונלי: אפשר להתנסות בגרסה חלופית של 'Google AI' של Gemini API
  אפשר לקבל גישה בחינם (במגבלות ובדרישות הרלוונטיות) באמצעות Google AI Studio וערכות SDK של לקוח Google AI. צריך להשתמש ב-SDK האלה לצורך יצירת אב טיפוס בלבד באפליקציות לנייד ובאפליקציות אינטרנט.

  אחרי שתבינו איך פועל Gemini API, תוכלו לעבור לערכות ה-SDK שלנו (Vertex AI in Firebase). יש בהן הרבה תכונות נוספות שחשובות לאפליקציות לנייד ולאפליקציות אינטרנט, כמו הגנה על ה-API מפני ניצול לרעה באמצעות Firebase App Check ותמיכה בקובצי מדיה גדולים בבקשות.

• אפשר גם להפעיל את Vertex AI Gemini API בצד השרת (למשל באמצעות Python,‏ Node.js או Go)
  . משתמשים בערכות ה-SDK של Vertex AI בצד השרת, ב-Firebase Genkit או ב-Firebase Extensions עבור Gemini API.

לפני שמתחילים

אם עדיין לא עשיתם זאת, כדאי לעיין במדריך למתחילים בנושא ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase. חשוב לוודא שביצעתם את כל הפעולות הבאות:

1. מגדירים פרויקט Firebase חדש או קיים, כולל שימוש בתוכנית התמחור Blaze והפעלת ממשקי ה-API הנדרשים.

2. קישור האפליקציה ל-Firebase, כולל רישום האפליקציה והוספת הגדרות Firebase לאפליקציה.

3. מוסיפים את ה-SDK ומפעילים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי באפליקציה.

אחרי שמחברים את האפליקציה ל-Firebase, מוסיפים את ה-SDK ומפעילים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי, אפשר לבצע קריאה ל-Gemini API.

יצירת טקסט מקלט טקסט בלבד

אפשר לקרוא לרכיב Gemini API עם קלט שכולל רק טקסט. בשיחות האלה, צריך להשתמש במודל שתומך בהנחיות שמבוססות על טקסט בלבד (כמו Gemini 1.5 Pro).

בוחרים אם להעביר את התגובה בסטרימינג (generateContentStream) או להמתין לתגובה עד שהתוצאה כולה תיווצר (generateContent).

סטרימינג

כדי לקבל אינטראקציות מהירות יותר, אפשר לא להמתין לתוצאה המלאה של יצירת המודל, אלא להשתמש בסטרימינג כדי לטפל בתוצאות חלקיות.

ללא סטרימינג

לחלופין, אפשר להמתין לקבלת התוצאה המלאה במקום להעביר אותה בסטרימינג. התוצאה תוחזר רק אחרי שהמודל ישלים את כל תהליך היצירה.

בקישורים הבאים מוסבר איך לבחור מודל של Gemini ואופציונלית גם מיקום שמתאים לתרחיש לדוגמה ולאפליקציה שלכם.

מה עוד אפשר לעשות?

• כך סופרים אסימונים לפני ששולחים הנחיות ארוכות למודל.
• כדאי להתחיל לחשוב על ההכנות לקראת ההשקה בסביבת הייצור, כולל הגדרת Firebase App Check כדי להגן על ה-Gemini API מפני ניצול לרעה על ידי לקוחות לא מורשים.

ניסיון ביכולות אחרות של Gemini API

• ליצור שיחות עם זיכרון (צ'אט).
• יצירת טקסט מהנחיות מולטימודיאליות (כולל טקסט, תמונות, קובצי PDF, וידאו ואודיו).
• יצירת פלט מובנה (כמו JSON) גם מהנחיות טקסט וגם מהנחיות מולטימודליות.
• משתמשים בקריאה לפונקציה כדי לחבר מודלים גנרטיביים למערכות ולמידע חיצוניים.

איך שולטים ביצירת תוכן

• הסבר על תכנון הנחיות, כולל שיטות מומלצות, אסטרטגיות והנחיות לדוגמה.
• הגדרת פרמטרים של מודל כמו טמפרטורה ואסימוני פלט מקסימלי.
• שימוש בהגדרות הבטיחות כדי לשנות את הסבירות לקבלת תשובות שעשויות להיחשב כמזיקות.

אפשר גם להתנסות בהנחיות ולהגדיר מודלים באמצעות Vertex AI Studio.

מידע נוסף על המודלים של Gemini

כאן תוכלו לקרוא מידע נוסף על המודלים הזמינים לתרחישי שימוש שונים, ועל המכסות והתמחור שלהם.

נשמח לקבל ממך משוב על החוויה שלך עם Vertex AI in Firebase