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

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झलक देखें: Vertex AI in Firebase झलक के तौर पर उपलब्ध है. इसका मतलब है कि प्रॉडक्ट किसी भी सेवा स्तर समझौते (एसएलए) या इस्तेमाल बंद करने की नीति के अधीन नहीं है और पुराने सिस्टम के साथ काम न करने वाले तरीके.

Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से Gemini API को कॉल करते समय, तो 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 दूसरे विकल्प

• इसके अलावा, "Google का एआई" अन्य विकल्प चुनकर भी ऐसा किया जा सकता है इसका वर्शन Gemini API
  बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस पाएं (सीमा के अंदर और जहां उपलब्ध हो) का इस्तेमाल करके Google AI Studio और Google AI क्लाइंट SDK टूल. इन SDK टूल का इस्तेमाल मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन में सिर्फ़ प्रोटोटाइप करने के लिए किया जाना चाहिए.

  Gemini API के काम करने का तरीका जानने के बाद, Vertex AI in Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करें, जिनमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी अतिरिक्त सुविधाएं होती हैं. जैसे, एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाने के लिए Firebase App Check और इसके लिए सहायता अनुरोधों में बड़ी मीडिया फ़ाइलें.

• विकल्प के तौर पर Vertex AI Gemini API के सर्वर साइड को कॉल करें
  इसका इस्तेमाल करें सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल, Firebase Genkit या Firebase Extensions के लिए Gemini API.

शुरू करने से पहले

अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो उसे पूरा करें Vertex AI in Firebase SDK टूल के लिए शुरुआती निर्देश. पक्का करें कि आपने ये सभी काम कर लिए हों:

1. नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना. इसमें, ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान और ज़रूरी एपीआई चालू करना.

2. अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना. इसमें ऐप्लिकेशन को रजिस्टर करना और आपके ऐप्लिकेशन के लिए Firebase कॉन्फ़िगरेशन.

3. SDK टूल जोड़ें. इसके बाद, Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करें आपके ऐप्लिकेशन में.

अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, और Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल, आप Gemini API को कॉल करने के लिए तैयार हैं.

सिर्फ़ टेक्स्ट इनपुट से टेक्स्ट जनरेट करें

Gemini API को सिर्फ़ टेक्स्ट वाले इनपुट के साथ कॉल किया जा सकता है. इन कॉल के लिए, आपको ऐसे मॉडल का इस्तेमाल करना होगा जो सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट की सुविधा देता हो (जैसे Gemini 1.5 Pro).

चुनें कि आपको जवाब को स्ट्रीम करना है (generateContentStream) या इंतज़ार करना है जब तक पूरा नतीजा जनरेट नहीं हो जाता (generateContent).

स्ट्रीमिंग

पूरे नतीजे का इंतज़ार किए बिना, ज़्यादा तेज़ी से इंटरैक्शन किया जा सकता है इस्तेमाल किया जा सकता है और इसके बजाय, आंशिक नतीजों को मैनेज करने के लिए स्ट्रीमिंग का इस्तेमाल किया जा सकता है.

बिना स्ट्रीमिंग के

इसके अलावा, स्ट्रीम करने के बजाय पूरे नतीजे का इंतज़ार किया जा सकता है; यह नतीजा, मॉडल के पूरी जनरेशन पूरा होने के बाद ही दिखाया जाता है प्रोसेस.

Gemini का मॉडल चुनने का तरीक़ा जानें और विकल्प के तौर पर कोई जगह आपके इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही है.

तुम और क्या कर सकती हो?

• टोकन की गिनती करने का तरीका जानें तो मॉडल को लंबे प्रॉम्प्ट भेजने से पहले.
• प्रोडक्शन की तैयारी के बारे में सोचना शुरू करें. इसमें ये भी शामिल हैं Firebase App Check को सेट अप किया जा रहा है ताकि बिना मंज़ूरी वाले क्लाइंट Gemini API का गलत इस्तेमाल न कर पाएं.

Gemini API की अन्य सुविधाएं आज़माएं

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

कॉन्टेंट जनरेट करने की प्रोसेस को कंट्रोल करने का तरीका जानें

• प्रॉम्प्ट डिज़ाइन को समझना, जिसमें ये शामिल हैं सबसे सही तरीके, रणनीतियां, और प्रॉम्प्ट के उदाहरण.
• मॉडल पैरामीटर कॉन्फ़िगर करना, जैसे तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन.
• सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, नुकसान पहुंचाने वाले जवाब मिलने की संभावना कम हो.

प्रॉम्प्ट और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के साथ भी एक्सपेरिमेंट करने के लिए, इनका इस्तेमाल किया जा सकता है Vertex AI Studio.

Gemini के मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

ज़्यादा जानने के लिए, अलग-अलग कामों के लिए उपलब्ध मॉडल और उनका कोटा और कीमत.

सुझाव दें Vertex AI in Firebase के साथ आपके अनुभव के बारे में जानकारी