Vertex AI Gemini API

अगर आपने Gemini API का इस्तेमाल पहले कभी नहीं किया है, तो Android डेवलपर के लिए Gemini Developer API, एपीआई उपलब्ध कराने वाली कंपनी के तौर पर सुझाया गया है. हालांकि, अगर आपके पास डेटा की जगह से जुड़ी खास ज़रूरतें हैं या आप पहले से ही Vertex AI या Google Cloud के एनवायरमेंट में शामिल हैं, तो Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जा सकता है.

Firebase में Vertex AI से माइग्रेट करना

अगर आपने Firebase में Vertex AI का इस्तेमाल करके, Gemini Flash और Pro मॉडल को मूल रूप से इंटिग्रेट किया है, तो Vertex AI पर माइग्रेट किया जा सकता है. साथ ही, एपीआई प्रोवाइडर के तौर पर Vertex AI का इस्तेमाल जारी रखा जा सकता है. डेटा को दूसरी जगह भेजने से जुड़ी गाइड के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Firebase का दस्तावेज़ पढ़ें.

शुरू करना

सीधे अपने ऐप्लिकेशन से Vertex AI Gemini API के साथ इंटरैक्ट करने से पहले, Vertex AI Studio में प्रॉम्प्ट के साथ एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है.

Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अपने ऐप्लिकेशन से Vertex AI Gemini API को कॉल करने के लिए तैयार होने के बाद, अपने ऐप्लिकेशन में Firebase और SDK टूल सेट अप करने के लिए, Firebase के एआई लॉजिक के इस्तेमाल से जुड़ी शुरुआती गाइड के "पहला चरण" में दिए गए निर्देशों का पालन करें.

Gradle डिपेंडेंसी जोड़ना

अपने ऐप्लिकेशन मॉड्यूल में, यह Gradle डिपेंडेंसी जोड़ें:

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.13.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library. When using the BoM,
  // you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}

जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

GenerativeModel को इंस्टैंशिएट करके और मॉडल का नाम बताकर शुरुआत करें:

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

Firebase के दस्तावेज़ में, Gemini Developer API के साथ इस्तेमाल करने के लिए उपलब्ध मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें. मॉडल पैरामीटर को कॉन्फ़िगर करने के बारे में भी जानें.

टेक्स्ट जनरेट करना

टेक्स्ट वाला जवाब जनरेट करने के लिए, अपने प्रॉम्प्ट के साथ generateContent() को कॉल करें.

Kotlin

kotlin // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well // with existing Kotlin code. scope.launch { val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack.") }

Java

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);

Gemini Developer API की तरह ही, टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के साथ इमेज, ऑडियो, वीडियो, और फ़ाइलें भी भेजी जा सकती हैं. इसके लिए, "अपने ऐप्लिकेशन से Gemini Developer API के साथ इंटरैक्ट करना" लेख पढ़ें.

Firebase AI Logic SDK टूल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Firebase से जुड़ा दस्तावेज़ पढ़ें.