نماذج الذكاء الاصطناعي في Gemini

توفّر عائلتا نموذجي Gemini Pro وGemini Flash لمطوّري تطبيقات Android إمكانات الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط، ما يتيح لهم إجراء الاستدلال في السحابة الإلكترونية ومعالجة الصور والملفات الصوتية والفيديوهات والنصوص في تطبيقات Android.

• ‫Gemini Pro: Gemini 2.5 Pro هو نموذج التفكير الأكثر تطورًا من Google، وهو قادر على التفكير في المشاكل المعقدة في الرموز البرمجية والرياضيات والعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM)، بالإضافة إلى تحليل مجموعات البيانات وقواعد الرموز البرمجية والمستندات الكبيرة باستخدام السياق الطويل.
• ‫Gemini Flash: توفّر نماذج Gemini Flash ميزات من الجيل التالي وقدرات محسّنة، بما في ذلك سرعة فائقة، وإمكانية استخدام الأدوات المضمّنة، وقدرة استيعاب مليون رمز مميّز.

Firebase AI Logic

تتيح ميزة "منطق الذكاء الاصطناعي" في Firebase للمطوّرين إضافة الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google إلى تطبيقاتهم بشكل آمن ومباشر، ما يسهّل عملية التطوير، كما توفّر أدوات وعمليات دمج للمنتجات لضمان الجاهزية للإنتاج. وتوفّر حِزم SDK للعملاء على Android من أجل دمج واجهة Gemini API واستدعائها مباشرةً من رمز العميل، ما يسهّل عملية التطوير من خلال إلغاء الحاجة إلى خادم خلفي.

مقدّمو واجهات برمجة التطبيقات

تتيح لك Firebase AI Logic استخدام مزوّدي Google Gemini API التاليين: Gemini Developer API وVertex AI Gemini API.

في ما يلي الاختلافات الأساسية لكل موفّر واجهة برمجة تطبيقات:

Gemini Developer API:

• يمكنك البدء بدون تكلفة من خلال مستوى مجاني سخي بدون الحاجة إلى تقديم معلومات الدفع.
• يمكنك اختياريًا الترقية إلى المستوى المدفوع من Gemini Developer API لتوسيع نطاق تطبيقك مع زيادة قاعدة المستخدمين.
• كرِّر التجارب واستكشِف إمكانات الموجّهات، ويمكنك حتى الحصول على مقتطفات من الرموز البرمجية باستخدام Google AI Studio.

‫Vertex AI Gemini API:

• التحكّم الدقيق في مكان الوصول إلى النموذج
• وهي مثالية للمطوّرين المدمجين حاليًا في منظومة Vertex AI/Google Cloud المتكاملة.
• كرِّر التجارب باستخدام الطلبات واختبرها، ويمكنك حتى الحصول على مقتطفات من الرموز البرمجية باستخدام Vertex AI Studio.

يعتمد اختيار مزوّد واجهة برمجة التطبيقات المناسب لتطبيقك على القيود التجارية والفنية ومدى معرفتك بنظام Vertex AI وGoogle Cloud. إذا كنت من مطوّري تطبيقات Android الذين بدأوا مؤخرًا في دمج Gemini Pro أو Gemini Flash، ننصحك بالبدء باستخدام Gemini Developer API. يتم التبديل بين موفّري الهوية من خلال تغيير المَعلمة في الدالة الإنشائية للنموذج:

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel("gemini-2.5-flash")

val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack");
val output = response.text

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        [...]
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

يمكنك الاطّلاع على القائمة الكاملة بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المتاحة التي تتوافق مع حِزم SDK الخاصة ببرنامج Firebase AI Logic.

خدمات Firebase

بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى Gemini API، يوفّر Firebase AI Logic مجموعة من الخدمات لتسهيل نشر الميزات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في تطبيقك والاستعداد لإطلاقها:

فحص التطبيق

توفّر خدمة فحص التطبيقات من Firebase الحماية لخوادم الخلفية للتطبيقات من إساءة الاستخدام من خلال التأكّد من أنّ العملاء المصرّح لهم فقط يمكنهم الوصول إلى الموارد. ويتكامل مع خدمات Google (بما في ذلك Firebase وGoogle Cloud) والخوادم الخلفية المخصّصة. تستخدم خدمة App Check واجهة برمجة التطبيقات Play Integrity للتحقّق من أنّ الطلبات صادرة من التطبيق الأصلي ومن جهاز لم يتم التلاعب به.

‫Remote Config

بدلاً من الترميز الثابت لاسم النموذج في تطبيقك، ننصحك باستخدام متغيّر يتم التحكّم فيه من الخادم باستخدام الإعداد عن بُعد في Firebase. يتيح لك ذلك تعديل النموذج الذي يستخدمه تطبيقك بشكل ديناميكي بدون الحاجة إلى نشر إصدار جديد من تطبيقك أو مطالبة المستخدمين بتنزيل إصدار جديد. يمكنك أيضًا استخدام ميزة "الإعداد عن بُعد" لإجراء اختبار A/B على النماذج والطلبات.

تتبُّع استخدام الذكاء الاصطناعي

لمعرفة أداء الميزات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، يمكنك استخدام لوحة بيانات مراقبة الذكاء الاصطناعي ضِمن وحدة تحكّم Firebase. ستحصل على إحصاءات قيّمة حول أنماط الاستخدام ومقاييس الأداء ومعلومات تصحيح الأخطاء لطلبات البيانات من Gemini API.

نقل البيانات إلى Firebase AI Logic

إذا كنت تستخدم حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI في Firebase في تطبيقك، يمكنك الاطّلاع على دليل نقل البيانات.