Gemini API की मदद से, कई चरणों वाली बातचीत (चैट) बनाएं

Gemini API का इस्तेमाल करके, कई चरणों में फ़्रीफ़ॉर्म बातचीत बनाई जा सकती है. Vertex AI in Firebase SDK, बातचीत की स्थिति को मैनेज करके इस प्रोसेस को आसान बनाता है. इसलिए, generateContentStream() या generateContent() के उलट, आपको बातचीत का इतिहास खुद से सेव करने की ज़रूरत नहीं 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 (यह दस्तावेज़). इसमें मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए कई ज़रूरी सुविधाएं हैं. जैसे, Firebase App Check का इस्तेमाल करके एपीआई को गलत इस्तेमाल से बचाना और अनुरोधों में बड़ी मीडिया फ़ाइलों के लिए सहायता.

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

शुरू करने से पहले

अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो शुरू करने से जुड़ी गाइड पढ़ें. इसमें, Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करने, अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करने, SDK टूल जोड़ने, Vertex AI सेवा को शुरू करने, और GenerativeModel इंस्टेंस बनाने का तरीका बताया गया है.

चैट प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजना

चैट जैसी कई बार की जाने वाली बातचीत बनाने के लिए, startChat() को कॉल करके चैट शुरू करें. इसके बाद, उपयोगकर्ता को नया मैसेज भेजने के लिए, sendMessageStream() (या sendMessage()) का इस्तेमाल करें. इससे मैसेज और जवाब, चैट के इतिहास में जुड़ जाएंगे.

बातचीत में मौजूद कॉन्टेंट से जुड़े role के लिए, ये दो विकल्प होते हैं:

• user: वह भूमिका जो प्रॉम्प्ट देती है. यह वैल्यू, sendMessageStream() (या sendMessage()) को कॉल करने के लिए डिफ़ॉल्ट है. अगर कोई दूसरी भूमिका पास की जाती है, तो फ़ंक्शन एक अपवाद दिखाता है.

• model: वह भूमिका जो जवाब देती है. इस भूमिका का इस्तेमाल, history के साथ startChat() को कॉल करते समय किया जा सकता है.

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

अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के हिसाब से सही 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.
• Cloud Storage for Firebase को सेट अप करें, ताकि आप अपने कई मोड वाले अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलें शामिल कर सकें. साथ ही, प्रॉम्प्ट में फ़ाइलें उपलब्ध कराने के लिए, बेहतर तरीके से मैनेज किया जा सके. फ़ाइलों में इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो शामिल हो सकते हैं.
• प्रोडक्शन के लिए तैयारी करना शुरू करें. इसमें, Gemini API को बिना अनुमति वाले क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाने के लिए, Firebase App Check सेट अप करना भी शामिल है. साथ ही, प्रोडक्शन की चेकलिस्ट को ज़रूर देखें.

अन्य सुविधाएं आज़माएं

• सिर्फ़ टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करें.
• मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट (जैसे, टेक्स्ट, इमेज, PDF, वीडियो, और ऑडियो) से टेक्स्ट जनरेट करें.
• टेक्स्ट और मल्टीमोडल प्रॉम्प्ट, दोनों से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट (जैसे कि JSON) जनरेट करें.
• टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज 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, तापमान और ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन (Gemini के लिए) या आसपेक्ट रेशियो और व्यक्ति जनरेशन (Imagen के लिए).
• 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.

इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें

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

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