Vertex AI in Firebase का इस्तेमाल करके Gemini API
Vertex AI in Firebase का इस्तेमाल करके, Gemini API की मदद से एआई की सुविधाओं वाले मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन बनाएं
Vertex AI Gemini API की मदद से, आपको Google के जनरेटिव एआई के नए मॉडल का ऐक्सेस मिलता है: Gemini मॉडल. अगर आपको Vertex AI Gemini API को सीधे अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन से कॉल करना है, तो Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल किया जा सकता है. ये क्लाइंट SDK टूल, खास तौर पर मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के साथ इस्तेमाल करने के लिए बनाए गए हैं. इनसे, बिना अनुमति वाले क्लाइंट के ख़िलाफ़ सुरक्षा के विकल्प मिलते हैं. साथ ही, इनकी मदद से Firebase की अन्य सेवाओं के साथ इंटिग्रेशन भी किया जा सकता है.
इन क्लाइंट SDK की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में एआई की मदद से उपयोगकर्ताओं के हिसाब से अनुभव देने की सुविधा जोड़ी जा सकती है. साथ ही, एआई के साथ चैट करने की सुविधा बनाई जा सकती है. इसके अलावा, एआई की मदद से ऑप्टिमाइज़ेशन और ऑटोमेशन भी किया जा सकता है. इनके अलावा, और भी बहुत कुछ किया जा सकता है!
क्या आप इसे इस्तेमाल करने के लिए तैयार हैं? अपना प्लैटफ़ॉर्म चुनें:
अगर आपको Vertex AI Gemini API के सर्वर-साइड को कॉल करने के तरीके चाहिए, तो Gemini API के लिए, सर्वर-साइड Vertex AI SDK टूल, Firebase Genkit या Firebase Extensions देखें. जैसे, Python, Node.js या Go.
मुख्य सुविधाएं
| मल्टीमोडल इनपुट | Gemini मॉडल मल्टीमोडल होते हैं. इसलिए, Gemini API को भेजे गए प्रॉम्प्ट में टेक्स्ट, इमेज (PDF भी), वीडियो, और ऑडियो शामिल हो सकते हैं. |
| सुविधाओं का बढ़ता सुइट | SDK टूल की मदद से, आपके पास ये काम करने के विकल्प होते हैं: सीधे अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन से Gemini API को कॉल करना, एआई चैट का अनुभव बनाना, फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करना वगैरह. |
| प्रोडक्शन ऐप्लिकेशन के लिए सुरक्षा और गलत इस्तेमाल को रोकना |
Vertex AI Gemini API को बिना अनुमति वाले क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाने के लिए, Firebase App Check का इस्तेमाल करें.
Vertex AI in Firebase में भी डिफ़ॉल्ट रूप से, हर उपयोगकर्ता के लिए दर की सीमाएं होती हैं. साथ ही, हर उपयोगकर्ता के लिए दर की सीमाओं को पूरी तरह से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. |
| मज़बूत इन्फ़्रास्ट्रक्चर | मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के साथ इस्तेमाल करने के लिए बनाए गए, स्केलेबल इन्फ़्रास्ट्रक्चर का फ़ायदा लें. जैसे, Cloud Firestore जैसे Firebase डेटाबेस के ऑफ़र की मदद से स्ट्रक्चर्ड डेटा मैनेज करना और Firebase Remote Config की मदद से, रन-टाइम कॉन्फ़िगरेशन को डाइनैमिक तौर पर सेट करना. |
यह कैसे काम करता है?
Vertex AI in Firebase SDK टूल की मदद से, सीधे अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन से Vertex AI Gemini API को कॉल किया जा सकता है. इससे, बैकएंड सेट अप करने की ज़रूरत नहीं पड़ती.
Vertex AI से Gemini API के बारे में ज़्यादा जानें. इससे आपको Gemini मॉडल का ऐक्सेस मिलता है.
लागू करने का पाथ
| अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना | अपने ऐप्लिकेशन को Firebase प्रोजेक्ट के साथ रजिस्टर करें. इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें. | |
| SDK टूल इंस्टॉल करना और उसे शुरू करना | अपने ऐप्लिकेशन के प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से Vertex AI in Firebase SDK टूल इंस्टॉल करें. इसके बाद, अपने ऐप्लिकेशन में Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करें. | |
| Gemini API पर कॉल करें | टेक्स्ट आउटपुट जनरेट करने के लिए, Gemini API को सिर्फ़ टेक्स्ट या मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट के साथ कॉल करें. चैट का बेहतर अनुभव देने के लिए, ज़्यादा जटिल कॉल का इस्तेमाल करें या फ़ंक्शन कॉल का इस्तेमाल करें. | |
| प्रोडक्शन के लिए तैयार करना | मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी इंटिग्रेशन लागू करें. जैसे, Firebase App Check का इस्तेमाल करके एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाना और Cloud Storage for Firebase यूआरएल का इस्तेमाल करके अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलें शामिल करना. |
अगले चरण
अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन में Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल शुरू करना
iOS+ सेटअप करना Android सेटअप करना वेब सेटअप करना Flutter सेटअप करना
प्रॉम्प्ट आज़माना