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

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Vertex AI in Firebase 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 के लिए कहा जा सकता है.

Gemini API के साथ काम करने के अन्य विकल्प

• वैकल्पिक तौर पर, Gemini API के "Google AI" वर्शन के साथ एक्सपेरिमेंट करें
  Google AI Studio और Google AI क्लाइंट SDK टूल का इस्तेमाल करके, सीमाओं के अंदर और जहां उपलब्ध हो वहां बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस पाएं. इन SDK टूल का इस्तेमाल, मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन में सिर्फ़ प्रोटोटाइप बनाने के लिए किया जाना चाहिए.

  Gemini API के काम करने के तरीके के बारे में जानने के बाद, हमारे Vertex AI in Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करें. इन SDK टूल के दस्तावेज़ यहां दिए गए हैं. इनमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए कई ज़रूरी सुविधाएं मौजूद हैं. जैसे, Firebase App Check का इस्तेमाल करके एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाना और अनुरोधों में बड़ी मीडिया फ़ाइलों के लिए सहायता.

• Vertex AI Gemini API सर्वर-साइड को कॉल करें (जैसे, Python, Node.js या Go के साथ)
  Gemini API के लिए, सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल, Firebase Genkit या Firebase Extensions का इस्तेमाल करें.

शुरू करने से पहले

अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो Vertex AI in Firebase SDK टूल के लिए शुरुआती गाइड को पूरा करें. पक्का करें कि आपने ये सभी काम कर लिए हैं:

1. नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करें. इसमें, ब्लेज़ कीमत वाले प्लान का इस्तेमाल करना और ज़रूरी एपीआई चालू करना शामिल है.

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

3. SDK टूल जोड़ें और अपने ऐप्लिकेशन में Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करें.

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

सिर्फ़ टेक्स्ट वाले इनपुट से टेक्स्ट जनरेट करना

Gemini API को सिर्फ़ टेक्स्ट वाले इनपुट से कॉल किया जा सकता है. इन कॉल के लिए, आपको ऐसे मॉडल का इस्तेमाल करना होगा जो सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट के साथ काम करता हो. जैसे, Gemini 1.5 Pro.

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

स्ट्रीमिंग

मॉडल जनरेशन के पूरे नतीजे का इंतज़ार किए बिना, तेज़ी से इंटरैक्शन किया जा सकता है. इसके बजाय, कुछ नतीजों को हैंडल करने के लिए स्ट्रीमिंग का इस्तेमाल करें.

स्ट्रीमिंग के बिना

इसके अलावा, स्ट्रीम करने के बजाय पूरे नतीजे के लिए इंतज़ार किया जा सकता है. नतीजा, मॉडल के जनरेट करने की पूरी प्रोसेस पूरी होने के बाद ही दिखता है.

अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से, Gemini मॉडल और जगह चुनने का तरीका जानें.

तुम और क्या कर सकती हो?

• मॉडल को लंबे प्रॉम्प्ट भेजने से पहले, टोकन की गिनती करने का तरीका जानें.
• प्रोडक्शन के लिए तैयारी करना शुरू करें. इसमें, Firebase App Check सेट अप करना भी शामिल है, ताकि Gemini API को बिना अनुमति वाले क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाया जा सके.

Gemini API की अन्य सुविधाएं आज़माएं

• कई बार बातचीत करने की सुविधा (चैट) बनाएं.
• मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट (जैसे, टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो) से टेक्स्ट जनरेट करें.
• टेक्स्ट और मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट, दोनों से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट (जैसे, JSON) जनरेट करें.
• जनरेटिव मॉडल को बाहरी सिस्टम और जानकारी से कनेक्ट करने के लिए, फ़ंक्शन कॉल का इस्तेमाल करें.

कॉन्टेंट जनरेशन को कंट्रोल करने का तरीका जानें

• प्रॉम्प्ट के डिज़ाइन को समझना. इसमें, सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण शामिल हैं.
• मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें, जैसे कि तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन.
• सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करें, ताकि आपको ऐसे जवाब न मिलें जो नुकसान पहुंचा सकते हैं.

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

Gemini मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

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

Vertex AI in Firebase इस्तेमाल करने के अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय देना या शिकायत करना