Vertex AI Gemini API

إذا كنت مبتدئًا في استخدام Gemini API، فإنّ Gemini Developer API هي مزوّد واجهة برمجة التطبيقات المُقترَح لمطوّري تطبيقات Android. ولكن إذا كانت لديك متطلبات خاصة بموقع البيانات الجغرافي أو كنت مضمّنًا في بيئة Vertex AI أو Google Cloud، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات Vertex AI Gemini API.

نقل البيانات من Vertex AI في Firebase

إذا كنت قد دمجت في الأصل نماذج Gemini Flash وPro باستخدام Vertex AI في Firebase، يمكنك نقل البيانات إلى Vertex AI ومواصلة استخدامه كمقدّم واجهة برمجة التطبيقات. اطّلِع على مستندات Firebase للحصول على دليل نقل البيانات مفصّل.

خطوات البدء:

قبل التفاعل مع واجهة برمجة التطبيقات Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك، يمكنك تجربة الطلبات في Vertex AI Studio.

إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك به

بعد أن تصبح مستعدًا للاتّصال بواجهة Vertex AI Gemini API من تطبيقك، اتّبِع التعليمات الواردة في "الخطوة 1" من دليل بدء استخدام "منطق الذكاء الاصطناعي من Firebase" لإعداد Firebase وحزمة تطوير البرامج (SDK) في تطبيقك.

إضافة تبعية Gradle

أضِف التبعية التالية لـ Gradle إلى وحدة تطبيقك:

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")
}

بدء النموذج التوليدي

ابدأ بإنشاء مثيل GenerativeModel وتحديد اسم النموذج:

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);

في مستندات Firebase، يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول النماذج المتوفّرة للاستخدام مع Gemini Developer API. يمكنك أيضًا الاطّلاع على معلومات عن ضبط مَعلمات النموذج.

إنشاء نص

لإنشاء ردّ نصي، اتصل على generateContent() وأدخِل طلبك.

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);

على غرار Gemini Developer API، يمكنك أيضًا إرسال الصور والصوت والفيديو والملفات باستخدام الطلب النصي (راجِع مقالة "التفاعل مع Gemini Developer API من تطبيقك").

للاطّلاع على مزيد من المعلومات عن حزمة تطوير البرامج (SDK) لبرنامج Firebase AI Logic، يمكنك قراءة مستندات Firebase.