Vertex AI Gemini API

अगर आपने Gemini API का इस्तेमाल पहले कभी नहीं किया है, तो Android डेवलपर के लिए Gemini Developer API को एपीआई उपलब्ध कराने वाली कंपनी के तौर पर इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है. हालांकि, अगर आपको डेटा की जगह से जुड़ी कुछ खास ज़रूरी शर्तें पूरी करनी हैं या आप पहले से ही Vertex AI या Google Cloud एनवायरमेंट में शामिल हैं, तो Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल किया जा सकता है.

शुरू करना

अपने ऐप्लिकेशन से सीधे तौर पर 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

जब आपका ऐप्लिकेशन, एपीआई को कॉल करने के लिए तैयार हो जाए, तो Firebase AI Logic की शुरुआती गाइड में दिए गए "पहला चरण" में दिए गए निर्देशों का पालन करके, Firebase को सेट अप करें. साथ ही, ज़रूरी एपीआई और सेवाओं को चालू करें.

Gradle डिपेंडेंसी जोड़ना

अपने ऐप्लिकेशन मॉड्यूल में ये Gradle डिपेंडेंसी जोड़ें:

Kotlin

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.15.0"))

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

Java

dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:34.15.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

लोकल डेवलपमेंट के लिए, App Check के डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना

जुलाई 2026 की शुरुआत से, Firebase कंसोल में एआई लॉजिक के लिए, सेटअप करने के तरीके के बारे में जानकारी देने वाले वर्कफ़्लो के तहत, Gemini API को सुरक्षित रखने के लिए Firebase App Check को अपने-आप लागू किया जाता है. लोकल डेवलपमेंट के लिए, आपको App Check के डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा. इससे, पुष्टि को बायपास किया जा सकेगा. हालांकि, App Check लागू रहेगा.

  1. अपनी डीबग बिल्ड में, App Check को कॉन्फ़िगर करें, ताकि वह डीबग प्रोवाइडर फ़ैक्ट्री का इस्तेमाल कर सके:

    Kotlin

    Firebase.initialize(context = this)
Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
    DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
)

    Java

    FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
        DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());

  2. अपना डीबग टोकन पाएं:

    1. अपने ऐप्लिकेशन को एम्युलेटर में या टेस्ट डिवाइस पर चलाएं.

    2. अपने लॉग में App Check डीबग टोकन ढूंढें. उदाहरण के लिए:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678

    3. टोकन को कॉपी करें. उदाहरण के लिए, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678.

  3. App Check में अपना डीबग टोकन रजिस्टर करें:

    1. Firebase कंसोल में, सुरक्षा > App Check > ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं.

    2. अपना ऐप्लिकेशन ढूंढें. इसके बाद, ओवरफ़्लो मेन्यू () पर क्लिक करें. इसके बाद, डीबग टोकन मैनेज करें को चुनें.

    3. अपने डीबग टोकन को रजिस्टर करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

डीबग करने की सुविधा देने वाली कंपनी के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, App Check के आधिकारिक दस्तावेज़ देखें. इसमें नया डीबग टोकन पाने का तरीका भी शामिल है.

जनरेटिव मॉडल को शुरू करना

GenerativeModel को इंस्टैंशिएट करके शुरू करें और मॉडल का नाम डालें:

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
    .generativeModel("gemini-2.5-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

Firebase के दस्तावेज़ में, उपलब्ध Gemini मॉडल के बारे में ज़्यादा जानें. मॉडल पैरामीटर 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

suspend fun generateText(model: GenerativeModel) {
    // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well
    // with existing Kotlin code.
    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 पास की जा सकती हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, अपने ऐप्लिकेशन से Gemini Developer API के साथ इंटरैक्ट करना लेख पढ़ें.

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