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


כשאתם קוראים ל-Gemini API מהאפליקציה באמצעות SDK של Vertex AI in Firebase, תוכלו להנחות את מודל Gemini ליצור טקסט על סמך קלט של טקסט בלבד.

לפני שמתחילים

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

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

  2. מקשרים את 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 להפעיל את Gemini API באמצעות קלט שכולל רק טקסט. בשיחות האלה, צריך להשתמש במודל שתומך בהנחיות שמבוססות על טקסט בלבד (כמו Gemini 1.5 Pro).

בוחרים אם להעביר את התשובה בסטרימינג (generateContentStream) או להמתין לתשובה עד שהתוצאה כולה נוצרת (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 להפעיל את הסטרימינג. התוצאה תוחזר רק אחרי שהמודל ישלים את כל תהליך היצירה.

כאן מוסבר איך בוחרים מודל Gemini, ואם רוצים גם מיקום שמתאים לאפליקציה ולתרחיש השימוש.

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

איך שולטים ביצירת תוכן

אפשר גם להתנסות בהנחיות ובהגדרות של מודלים באמצעות הפקודה Vertex AI Studio.

מידע נוסף על המודלים של Gemini

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


שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI in Firebase