Dùng Gemini API để tạo văn bản từ những câu lệnh chỉ có văn bản

iOS trở lên Android Web Phô mai

Bản xem trước: Vertex AI in Firebase đang ở chế độ Xem trước, điều này có nghĩa là sản phẩm không tuân theo bất kỳ chính sách SLA hoặc chính sách về việc ngừng sử dụng nào và có thể thay đổi theo tương thích ngược.

Khi gọi Gemini API từ ứng dụng của bạn bằng SDK Vertex AI in Firebase, bạn có thể đặt câu lệnh để mô hình Gemini tạo văn bản dựa trên nội dung nhập chỉ bằng văn bản.

Các lựa chọn khác để làm việc với Gemini API

• Có thể thử nghiệm với một "AI của Google" thay thế (không bắt buộc) phiên bản của Gemini API
  Sử dụng miễn phí (trong giới hạn và nếu có thể) bằng cách sử dụng Google AI Studio và Google AI SDK ứng dụng. Bạn chỉ nên sử dụng các SDK này để tạo nguyên mẫu trong ứng dụng dành cho thiết bị di động và web.

  Sau khi đã quen với cách hoạt động của Gemini API, di chuyển sang Vertex AI in Firebase SDK, có nhiều tính năng bổ sung quan trọng đối với ứng dụng dành cho thiết bị di động và web, chẳng hạn như bảo vệ API khỏi hành vi sai trái bằng Firebase App Check và hỗ trợ dành cho tệp đa phương tiện có kích thước lớn trong yêu cầu.

• Không bắt buộc gọi Vertex AI Gemini API phía máy chủ
  Sử dụng SDK Vertex AI phía máy chủ Firebase Genkit, hoặc Firebase Extensions cho Gemini API.

Trước khi bắt đầu

Hãy hoàn tất hướng dẫn bắt đầu sử dụng SDK Vertex AI in Firebase. Hãy đảm bảo rằng bạn đã hoàn thành tất cả các bước sau:

1. Thiết lập một dự án Firebase mới hoặc hiện có, bao gồm cả việc sử dụng Gói giá linh hoạt và bật các API bắt buộc.

2. Kết nối ứng dụng của bạn với Firebase, bao gồm cả việc đăng ký ứng dụng và thêm Cấu hình Firebase cho ứng dụng của bạn.

3. Thêm SDK và khởi chạy dịch vụ Vertex AI và mô hình tạo sinh trong ứng dụng của bạn.

Sau khi bạn kết nối ứng dụng của mình với Firebase, thêm SDK và khởi chạy Dịch vụ Vertex AI và mô hình tạo sinh, bạn đã sẵn sàng gọi Gemini API.

Tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào chỉ có văn bản

Bạn có thể gọi Gemini API bằng dữ liệu đầu vào chỉ bao gồm văn bản. Đối với những cuộc gọi này, bạn cần sử dụng một mô hình hỗ trợ các câu lệnh chỉ ở dạng văn bản (chẳng hạn như Gemini 1.5 Pro).

Chọn xem bạn muốn truyền trực tuyến câu trả lời (generateContentStream) hay đợi cho phản hồi cho đến khi tạo toàn bộ kết quả (generateContent).

Phát trực tuyến

Bạn có thể đạt được các tương tác nhanh hơn bằng cách không phải chờ toàn bộ kết quả từ việc tạo mô hình và thay vào đó sử dụng luồng để xử lý một phần kết quả.

Không truyền trực tuyến

Hoặc, bạn có thể chờ toàn bộ kết quả thay vì truy cập trực tuyến; thời gian kết quả chỉ được trả về sau khi mô hình hoàn tất toàn bộ quá trình tạo của chúng tôi.

Tìm hiểu cách chọn một mô hình Gemini và không bắt buộc phải chọn một vị trí phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn.

Bạn có thể làm gì khác?

• Tìm hiểu cách tính mã thông báo trước khi gửi các câu lệnh dài đến mô hình.
• Hãy bắt đầu nghĩ đến việc chuẩn bị sản xuất, bao gồm thiết lập Firebase App Check để bảo vệ Gemini API khỏi hành vi lạm dụng của các ứng dụng trái phép.

Hãy thử các tính năng khác của Gemini API

• Tạo cuộc trò chuyện nhiều lượt (trò chuyện).
• Tạo văn bản từ câu lệnh đa phương thức (bao gồm văn bản, hình ảnh, PDF, video và âm thanh).
• Sử dụng tính năng gọi hàm để kết nối các mô hình tạo sinh sang các hệ thống và thông tin bên ngoài.

Tìm hiểu cách kiểm soát việc tạo nội dung

• Tìm hiểu về thiết kế lời nhắc, bao gồm các phương pháp hay nhất, chiến lược và ví dụ về câu lệnh.
• Định cấu hình các thông số của mô hình như nhiệt độ và mã thông báo đầu ra tối đa.
• Sử dụng cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được phản hồi có thể bị coi là gây hại.

Bạn cũng có thể thử nghiệm với các câu lệnh và cấu hình mô hình bằng cách sử dụng Vertex AI Studio.

Tìm hiểu thêm về các mô hình Gemini

Tìm hiểu về những mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng và hạn mức và giá.

Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Vertex AI in Firebase