הוספת תשובות של AI גנרטיבי לאפליקציית הדוגמה SociaLite
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
האפליקציה לדוגמה SociaLite ממחישה איך משתמשים בממשקי API של פלטפורמת Android כדי להטמיע תכונות שנפוצות באפליקציות של רשתות חברתיות ובאפליקציות תקשורת. שילבנו את Gemini API באמצעות Firebase AI Logic SDK כדי להדגים איך אפשר להטמיע יכולות של צ'אטבוט באפליקציות שלכם ל-Android.
בקוד לדוגמה הזה נעשה שימוש ב-Gemini Flash, שהוא מהיר וחסכוני.
מידע נוסף על המודלים של Gemini כדי להטמיע צ'אטבוט מבוסס-AI בהדגמה של Socialite, השתמשנו בפונקציונליות של הוראות המערכת ב-Gemini API כדי לשנות את ההתנהגות של המודל. במקרה כזה, אנחנו משתמשים בהנחיה "יש להשיב לשיחת הצ'אט הזו כמו חתול ידידותי". בגרסה הזו של SociaLite עם Gemini, אנחנו משתמשים גם ביכולות המולטימודליות של המודל כדי לאפשר ל-chatbot להגיב לתמונות.
הטמעת Gemini API
ההטמעה של צ'אטבוט נמצאת בעיקר בכיתה ChatRepository.
הכיתה GenerativeModel מאפשרת לכם לקיים אינטראקציה עם Gemini API, שנוצר באופן הבא:
valgenerativeModel=GenerativeModel(// Set the model name to the latest Gemini model.modelName="gemini-2.0-flash-lite-001",// Set a system instruction to set the behavior of the model.systemInstruction=content{text("Please respond to this chat conversation like a friendly cat.")},)
בהיקף של קורוטין, מתחילים צ'אט על ידי העברת pastMessages אל startChat() כדי לוודא שלמודל יש גישה להיסטוריית השיחות. כך ל-chatbot יש אפשרות לשמור על ההקשר וליצור תשובות עקביות שמבוססות על אינטראקציות קודמות.
דוגמאות התוכן והקוד שבדף הזה כפופות לרישיונות המפורטים בקטע רישיון לתוכן. Java ו-OpenJDK הם סימנים מסחריים או סימנים מסחריים רשומים של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC)."],[],[],null,["# Add generative AI responses the SociaLite sample app\n\nThe [SociaLite sample app](https://github.com/android/socialite) demonstrates how to use Android\nplatform APIs to implement features that are commonly deployed in social network\nand communications apps. We have integrated the Gemini API using the Firebase AI\nLogic SDK to demonstrate how chatbot capabilities can be implemented in your\nown Android apps.\n\nThis sample code uses Gemini Flash which fast and cost-effective.\n[Learn more about the Gemini models](https://firebase.google.com/docs/ai-logic/models). To implement an AI-driven chatbot in\nthe Socialite demo, we used the [*system instructions*](https://firebase.google.com/docs/ai-logic/system-instructions)\nfunctionality of the Gemini API to modify the behavior of the model. In this\ncase, we use the prompt \"Please respond to this chat conversation like a\nfriendly cat\". This Gemini-infused version of SociaLite also uses the multimodal\ncapabilities of the model to let the chatbot react to images.\n\nImplement the Gemini API\n------------------------\n\nThe chatbot implementation is primarily located in the `ChatRepository` class.\nThe `GenerativeModel` class lets you interact with the Gemini API, which is\ninstantiated as follows: \n\n val generativeModel = GenerativeModel(\n // Set the model name to the latest Gemini model.\n modelName = \"gemini-2.0-flash-lite-001\",\n // Set a system instruction to set the behavior of the model.\n systemInstruction = content {\n text(\"Please respond to this chat conversation like a friendly cat.\")\n },\n )\n\nIn a coroutine scope, initiate a chat by passing `pastMessages` to `startChat()`\nto ensure that the model has access to conversation history. This gives your\nchatbot the ability to maintain context and generate coherent responses that\nbuild on previous exchanges. \n\n val pastMessages = getMessageHistory(chatId)\n val chat = generativeModel.startChat(\n history = pastMessages,\n )\n\nUse the `sendMessage()` method to pass messages to the model.\n\nTest the AI chatbot\n-------------------\n\nYou can test it yourself by following these steps:\n\n1. Check out the code for the [SociaLite sample app](https://github.com/android/socialite) and open it in Android Studio.\n2. Set up a Firebase Project, connect your app to the *Gemini Developer API* by following [these steps](https://firebase.google.com/docs/ai-logic/get-started?platform=android&api=dev),\n3. Replace google-services.json with your own \\& Run `app` configuration,\n4. Sync and run your app.\n5. In the SociaLite app, tap **Settings** and then tap **AI Chatbot** so that the button label reads \"*AI Chatbot: enabled*\".\n\nYou are now ready to chat!\n\nAdditional resources\n--------------------\n\n[Learn more about the Firebase AI Logic SDK](/ai/gemini)."]]
