আপনি যদি Gemini API-এ নতুন হয়ে থাকেন, তাহলে Gemini Developer API হল Android ডেভেলপারদের জন্য প্রস্তাবিত API প্রদানকারী ৷ কিন্তু যদি আপনার নির্দিষ্ট ডেটা অবস্থানের প্রয়োজনীয়তা থাকে বা আপনি ইতিমধ্যেই Vertex AI বা Google ক্লাউড পরিবেশে এমবেডেড থাকেন, তাহলে আপনি Vertex AI Gemini API ব্যবহার করতে পারেন।
Firebase-এ Vertex AI থেকে মাইগ্রেশন
আপনি যদি Firebase-এ Vertex AI ব্যবহার করে জেমিনি ফ্ল্যাশ এবং প্রো মডেলগুলিকে একত্রিত করেন, তাহলে আপনি একটি API প্রদানকারী হিসাবে Vertex AI-তে মাইগ্রেট করতে এবং চালিয়ে যেতে পারেন৷ একটি বিস্তারিত মাইগ্রেশন গাইডের জন্য Firebase ডকুমেন্টেশন পড়ুন।
শুরু হচ্ছে
আপনার অ্যাপ থেকে সরাসরি Vertex AI Gemini API-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার আগে, আপনি Vertex AI স্টুডিওতে প্রম্পট নিয়ে পরীক্ষা করতে পারেন।
একটি Firebase প্রকল্প সেট আপ করুন এবং আপনার অ্যাপটিকে Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করুন
একবার আপনি আপনার অ্যাপ থেকে Vertex AI Gemini API কল করার জন্য প্রস্তুত হয়ে গেলে, আপনার অ্যাপে Firebase এবং SDK সেট আপ করার জন্য "ধাপ 1" Firebase AI লজিক শুরু করার নির্দেশিকা অনুসরণ করুন৷
Gradle নির্ভরতা যোগ করুন
আপনার অ্যাপ মডিউলে নিম্নলিখিত গ্রেডেল নির্ভরতা যোগ করুন:
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")
}
জেনারেটিভ মডেল শুরু করুন
একটি GenerativeModel ইনস্ট্যান্টিয়েট করে এবং মডেলের নাম নির্দিষ্ট করে শুরু করুন:
কোটলিন
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
.generativeModel("gemini-2.0-flash")
জাভা
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
Firebase ডকুমেন্টেশনে, আপনি Gemini Developer API-এর সাথে ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ মডেলগুলি সম্পর্কে আরও জানতে পারেন৷ আপনি মডেল প্যারামিটার কনফিগার করার বিষয়েও শিখতে পারেন।
পাঠ্য তৈরি করুন
একটি পাঠ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে, আপনার প্রম্পটের সাথে generateContent() এ কল করুন।
কোটলিন
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.") }
জাভা
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);
জেমিনি ডেভেলপার API-এর মতো, আপনি আপনার টেক্সট প্রম্পটের সাহায্যে ছবি, অডিও, ভিডিও এবং ফাইল পাস করতে পারেন (" আপনার অ্যাপ থেকে জেমিনি ডেভেলপার API-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করুন" দেখুন)।
Firebase AI লজিক SDK সম্পর্কে আরও জানতে, Firebase ডকুমেন্টেশন পড়ুন।