জেমিনি এআই মডেল

জেমিনি প্রো এবং জেমিনি ফ্ল্যাশ মডেল পরিবারগুলো অ্যান্ড্রয়েড ডেভেলপারদের মাল্টিমোডাল এআই সক্ষমতা প্রদান করে, যা ক্লাউডে ইনফারেন্স পরিচালনা করে এবং অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপে ছবি, অডিও, ভিডিও ও টেক্সট ইনপুট প্রসেস করে।

  • জেমিনি প্রো : জেমিনি প্রো হলো গুগলের একটি অত্যাধুনিক চিন্তন মডেল, যা কোড, গণিত এবং STEM-এর জটিল সমস্যা নিয়ে যুক্তি-তর্ক করতে সক্ষম। এছাড়াও এটি দীর্ঘ প্রেক্ষাপট ব্যবহার করে বিশাল ডেটাসেট, কোডবেস এবং ডকুমেন্ট বিশ্লেষণ করতে পারে।
  • জেমিনি ফ্ল্যাশ : জেমিনি ফ্ল্যাশ মডেলগুলো অত্যাধুনিক ফিচার এবং উন্নত সক্ষমতা প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে অসাধারণ গতি, বিল্ট-ইন টুলের ব্যবহার এবং একটি ১এম টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো।

ফায়ারবেস এআই লজিক

ফায়ারবেস এআই লজিক ডেভেলপারদের তাদের অ্যাপে নিরাপদে ও সরাসরি গুগলের জেনারেটিভ এআই যুক্ত করার সুযোগ দেয়, যা ডেভেলপমেন্টকে সহজ করে তোলে এবং সফলভাবে প্রোডাকশনের জন্য প্রস্তুত করতে বিভিন্ন টুল ও প্রোডাক্ট ইন্টিগ্রেশনের সুবিধা প্রদান করে। এটি ক্লায়েন্ট কোড থেকে সরাসরি জেমিনি এপিআই ইন্টিগ্রেট ও কল করার জন্য ক্লায়েন্ট অ্যান্ড্রয়েড এসডিকে সরবরাহ করে, যা ব্যাকএন্ডের প্রয়োজনীয়তা দূর করে ডেভেলপমেন্টকে আরও সহজ করে তোলে।

এপিআই প্রদানকারী

Firebase AI Logic আপনাকে নিম্নলিখিত Google Gemini API প্রোভাইডারগুলি ব্যবহার করার সুযোগ দেয়: Gemini Developer API এবং Agent Platform Gemini API (পূর্বে Vertex AI নামে পরিচিত)।

এই চিত্রে একটি অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ দেখানো হয়েছে যা ক্লাউডে থাকা ফায়ারবেস ব্যাকএন্ডে অনুরোধ পাঠানোর জন্য ফায়ারবেস অ্যান্ড্রয়েড এসডিকে ব্যবহার করছে। অনুরোধগুলো জেমিনি ডেভেলপার এপিআই অথবা এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই-এর যেকোনো একটিতে পাঠানো যেতে পারে, যা জেমিনি প্রো এবং ফ্ল্যাশ মডেল উভয়ই ব্যবহার করে।
চিত্র ১. ফায়ারবেস এআই লজিক ইন্টিগ্রেশন আর্কিটেকচার।

প্রতিটি এপিআই প্রদানকারীর ক্ষেত্রে প্রধান পার্থক্যগুলো হলো:

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই :

  • কোনো পেমেন্টের তথ্য ছাড়াই আকর্ষণীয় ফ্রি টিয়ারের মাধ্যমে বিনামূল্যে শুরু করুন।
  • আপনার ব্যবহারকারীর সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে পরিবর্ধনের জন্য ঐচ্ছিকভাবে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই-এর পেইড টায়ারে আপগ্রেড করুন।
  • গুগল এআই স্টুডিও ব্যবহার করে প্রম্পটগুলো নিয়ে পুনরাবৃত্তি ও পরীক্ষা-নিরীক্ষা করুন এবং এমনকি কোড স্নিপেটও পেয়ে যান।

এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম জেমিনি এপিআই (পূর্বে ভার্টেক্স এআই):

  • মডেলটি কোথায় অ্যাক্সেস করবেন তার উপর সূক্ষ্ম নিয়ন্ত্রণ।
  • যারা ইতিমধ্যেই গুগল ক্লাউড ইকোসিস্টেমে যুক্ত আছেন, সেইসব ডেভেলপারদের জন্য আদর্শ।
  • এজেন্ট স্টুডিও ব্যবহার করে প্রম্পটগুলো নিয়ে পুনরাবৃত্তি ও পরীক্ষা-নিরীক্ষা করুন এবং এমনকি কোড স্নিপেটও সংগ্রহ করুন।

আপনার অ্যাপের জন্য উপযুক্ত জেমিনি এপিআই প্রোভাইডার নির্বাচন করা হয় আপনার ব্যবসায়িক এবং প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতার উপর ভিত্তি করে। জেমিনি প্রো এবং ফ্ল্যাশ মডেল নিয়ে সবেমাত্র কাজ শুরু করা বেশিরভাগ অ্যান্ড্রয়েড ডেভেলপারদের জেমিনি ডেভেলপার এপিআই দিয়ে শুরু করা উচিত। মডেল কনস্ট্রাক্টরে প্যারামিটার পরিবর্তন করার মাধ্যমে প্রোভাইডার পরিবর্তন করা হয়:

কোটলিন 

// For the Agent Platform Gemini API, use `backend = GenerativeBackend.agentPlatform()`
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel("gemini-3.5-flash")

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

জাভা 

// For the Agent Platform Gemini API, use `backend = GenerativeBackend.agentPlatform()`
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-3.5-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);

Firebase AI Logic ক্লায়েন্ট SDK দ্বারা সমর্থিত উপলব্ধ জেনারেটিভ এআই মডেলগুলির সম্পূর্ণ তালিকা দেখুন।

ফায়ারবেস পরিষেবা

জেমিনি এপিআই-তে অ্যাক্সেসের পাশাপাশি, ফায়ারবেস এআই লজিক আপনার অ্যাপে এআই-সক্ষম ফিচারগুলোর স্থাপন সহজ করতে এবং প্রোডাকশনের জন্য প্রস্তুত হতে একগুচ্ছ পরিষেবা প্রদান করে:

অ্যাপ চেক

ফায়ারবেস অ্যাপ চেক শুধুমাত্র অনুমোদিত ক্লায়েন্টদের রিসোর্স অ্যাক্সেস করার সুযোগ নিশ্চিত করার মাধ্যমে অ্যাপ ব্যাকএন্ডকে অপব্যবহার থেকে সুরক্ষিত রাখে। এটি গুগল পরিষেবা (ফায়ারবেস এবং গুগল ক্লাউড সহ) এবং কাস্টম ব্যাকএন্ডের সাথে ইন্টিগ্রেট করে। অ্যাপ চেক, প্লে ইন্টিগ্রিটি ব্যবহার করে যাচাই করে যে অনুরোধগুলো আসল অ্যাপ এবং একটি অক্ষত ডিভাইস থেকেই আসছে।

২০২৬ সালের জুলাই মাসের শুরু থেকে, Firebase কনসোলে গাইডেড সেটআপ ওয়ার্কফ্লো চলাকালীন Firebase AI Logic-এর জন্য অ্যাপ চেক স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকর করা হবে।

রিমোট কনফিগারেশন

আপনার অ্যাপে মডেলের নামটি হার্ডকোড করার পরিবর্তে, আমরা Firebase Remote Config ব্যবহার করে একটি সার্ভার-নিয়ন্ত্রিত ভেরিয়েবল ব্যবহারের পরামর্শ দিই। এর মাধ্যমে আপনি আপনার অ্যাপের নতুন সংস্করণ ডেপ্লয় না করেই বা ব্যবহারকারীদের নতুন সংস্করণ ব্যবহার করতে বাধ্য না করেই, আপনার অ্যাপ যে মডেলটি ব্যবহার করে তা ডায়নামিকভাবে আপডেট করতে পারবেন। এছাড়াও আপনি মডেল এবং প্রম্পটগুলোর A/B টেস্ট করার জন্য Remote Config ব্যবহার করতে পারেন।

এআই পর্যবেক্ষণ

আপনার এআই-সক্ষম ফিচারগুলো কেমন পারফর্ম করছে তা বোঝার জন্য আপনি ফায়ারবেস কনসোলের মধ্যে থাকা এআই মনিটরিং ড্যাশবোর্ডটি ব্যবহার করতে পারেন। এর মাধ্যমে আপনি আপনার জেমিনি এপিআই কলগুলোর ব্যবহারের ধরণ, পারফরম্যান্স মেট্রিক্স এবং ডিবাগিং সংক্রান্ত মূল্যবান তথ্য পাবেন।