‫Prompt API في ML Kit: تجارب مخصّصة على الجهاز باستخدام Gemini Nano

يسهّل الذكاء الاصطناعي إنشاء تجارب تطبيقات مخصّصة تحوّل المحتوى إلى التنسيق المناسب للمستخدمين. لقد أتحنا سابقًا للمطوّرين إمكانية التكامل مع Gemini Nano من خلال واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي في ML Kit والمصمّمة لحالات استخدام محدّدة، مثل التلخيص ووصف الصور.

يمثّل اليوم إنجازًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي التوليدي على أجهزة Android. نحن بصدد الإعلان عن الإصدار الأولي من Prompt API المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي في ML Kit. تسمح لكم واجهة برمجة التطبيقات هذه بإرسال طلبات باللغة الطبيعية وطلبات متعددة الوسائط إلى Gemini Nano، ما يلبي الطلب على المزيد من التحكّم والمرونة عند الإنشاء باستخدام النماذج التوليدية.

يستخدم شركاء مثل Kakao حاليًا Prompt API، ما يتيح لهم إنشاء تجارب فريدة ذات تأثير في العالم الحقيقي. يمكنكم تجربة الميزات القوية في Prompt API اليوم باستخدام الحد الأدنى من الرموز.

الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي المخصّص على الجهاز بدلاً من الذكاء الاصطناعي التوليدي الجاهز

تتجاوز Prompt API الوظائف الجاهزة لتتيح حالات استخدام مخصّصة للذكاء الاصطناعي التوليدي خاص بالتطبيقات، ما يسمح لكم بإنشاء ميزات فريدة باستخدام تحويل البيانات المعقّد. تستخدم Prompt API نموذج Gemini Nano على الجهاز لمعالجة البيانات محليًا، ما يتيح إمكانية الاستخدام بلا إنترنت ويحسّن خصوصية المستخدمين.

حالات الاستخدام الرئيسية لـ Prompt API:

تسمح Prompt API بحالات استخدام مخصّصة للذكاء الاصطناعي التوليدي. في ما يلي بعض الأمثلة المقترَحة: 

• فهم الصور: تحليل الصور لتصنيفها (مثل إنشاء منشور مسودة على وسائل التواصل الاجتماعي أو تحديد علامات تصنيف مثل "حيوانات أليفة" أو "طعام" أو "سفر")
• الفحص الذكي للمستندات: استخدام نموذج تعلُّم آلة تقليدي لاستخراج النص من إيصال، ثم تصنيف كل عنصر باستخدام Prompt API
• تحويل البيانات لواجهة المستخدم: تحليل المحتوى الطويل لإنشاء عنوان إشعار قصير وجذاب
• مطالبة المحتوى: اقتراح مواضيع لإدخالات جديدة في دفتر اليوميات استنادًا إلى تفضيلات المستخدم للسمات
• تحليل المحتوى: تصنيف مراجعات العملاء إلى فئة إيجابية أو محايدة أو سلبية
• استخراج المعلومات: استخراج تفاصيل مهمة حول حدث قادم من سلسلة رسائل إلكترونية

التنفيذ
تسمح لكم Prompt API بإنشاء طلبات مخصّصة وضبط مَعلمات الإنشاء الاختيارية باستخدام بضعة أسطر فقط من الرموز:

Generation.getClient().generateContent(
   generateContentRequest(
       ImagePart(bitmapImage),
       TextPart("Categorize this image as one of the following: car, motorcycle, bike, scooter, other. Return only the category as the response."),
   ) {
       // Optional parameters
       temperature = 0.2f
       topK = 10
       candidateCount = 1
       maxOutputTokens = 10
   },
)

لمزيد من الأمثلة التفصيلية حول تنفيذ Prompt API، يُرجى الاطّلاع على المستندات الرسمية والنموذج على GitHub.

Gemini Nano والأداء والنموذج الأوّلي

تحقّق Prompt API حاليًا أفضل أداء على سلسلة أجهزة Pixel 10 التي تستخدم أحدث إصدار من Gemini Nano (nano-v3). تم إنشاء هذا الإصدار من Gemini Nano استنادًا إلى البنية نفسها التي يستند إليها نموذج Gemma 3n، وهو النموذج الذي شاركناه أولاً مع منتدى النماذج المتاحة للجميع في مؤتمر I/O.

تسمح الأساسات المشتركة بين Gemma 3n وnano-v3 للمطوّرين بإنشاء نماذج أوّلية للميزات بسهولة أكبر. إذا لم يكن لديكم جهاز Pixel 10، يمكنكم البدء في تجربة الطلبات اليوم من خلال إنشاء نموذج أوّلي باستخدام Gemma 3n محليًا.

للاطّلاع على القائمة الكاملة بالأجهزة التي تتوافق مع واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، يُرجى الرجوع إلى مستندات دعم الأجهزة.

مزيد من المعلومات

يمكنكم البدء في تنفيذ Prompt API في تطبيقات Android اليوم بالاستعانة بإرشادات من مستنداتنا الرسمية والنموذج على GitHub.