Vertex AI Gemini API

আপনি যদি জেমিনি এপিআই-তে নতুন হন, তবে অ্যান্ড্রয়েড ডেভেলপারদের জন্য জেমিনি ডেভেলপার এপিআই হলো প্রস্তাবিত এপিআই প্রোভাইডার । কিন্তু আপনার যদি ডেটার অবস্থান সম্পর্কে নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা থাকে অথবা আপনি যদি ইতিমধ্যেই ভার্টেক্স এআই বা গুগল ক্লাউড পরিবেশে যুক্ত থাকেন, তবে আপনি ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই ব্যবহার করতে পারেন।

ফায়ারবেসে ভার্টেক্স এআই থেকে স্থানান্তর

আপনি যদি মূলত Firebase-এ Vertex AI ব্যবহার করে Gemini Flash এবং Pro মডেলগুলি ইন্টিগ্রেট করে থাকেন, তাহলে আপনি API প্রোভাইডার হিসেবে Vertex AI-তে মাইগ্রেট করে এর ব্যবহার চালিয়ে যেতে পারেন। বিস্তারিত মাইগ্রেশন গাইডের জন্য Firebase ডকুমেন্টেশন পড়ুন।

শুরু করা

আপনার অ্যাপ থেকে সরাসরি Vertex AI Gemini API-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার আগে, আপনি Vertex AI Studio- তে প্রম্পটগুলো নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে পারেন।

একটি ফায়ারবেস প্রজেক্ট তৈরি করুন এবং আপনার অ্যাপটিকে ফায়ারবেসের সাথে সংযুক্ত করুন।

আপনার অ্যাপ থেকে Vertex AI Gemini API কল করার জন্য প্রস্তুত হয়ে গেলে, আপনার অ্যাপে Firebase এবং SDK সেট আপ করতে "ধাপ ১" Firebase AI Logic গেটিং স্টার্টেড গাইডের নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

গ্রেডল নির্ভরতা যোগ করুন

আপনার অ্যাপ মডিউলে নিম্নলিখিত গ্রেডল ডিপেন্ডেন্সিটি যোগ করুন:

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.10.0"))

  // 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 মডেলটি প্রারম্ভিক করুন

প্রথমে একটি GenerativeModel ইনস্ট্যানশিয়েট করুন এবং মডেলের নামটি উল্লেখ করুন:

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

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

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
VertexAiGeminiApiJava.java

Firebase ডকুমেন্টেশনে, আপনি Gemini Developer API-এর সাথে ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ মডেলগুলো সম্পর্কে আরও জানতে পারবেন। এছাড়াও আপনি মডেল প্যারামিটার কনফিগার করার বিষয়েও জানতে পারবেন।

টেক্সট তৈরি করুন

টেক্সট প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে, আপনার প্রম্পট সহ generateContent() কল করুন।

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.")
    // ...
}
VertexAiGeminiApi.kt

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);
VertexAiGeminiApiJava.java

জেমিনি ডেভেলপার এপিআই-এর মতোই, আপনি আপনার টেক্সট প্রম্পটের সাথে ছবি, অডিও, ভিডিও এবং ফাইলও পাঠাতে পারেন। বিস্তারিত জানতে, আপনার অ্যাপ থেকে জেমিনি ডেভেলপার এপিআই-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করুন দেখুন।

Firebase AI Logic SDK সম্পর্কে আরও জানতে, Firebase ডকুমেন্টেশন পড়ুন।