Gemini के एआई मॉडल

Gemini Pro और Gemini Flash मॉडल फ़ैमिली, Android डेवलपरों को मल्टीमॉडल एआई की सुविधाएं देती हैं. ये मॉडल, क्लाउड में इन्फ़रेंस चलाते हैं. साथ ही, Android ऐप्लिकेशन में इमेज, ऑडियो, वीडियो, और टेक्स्ट इनपुट प्रोसेस करते हैं.

  • Gemini Pro: Gemini Pro, Google का सबसे बेहतर थिंकिंग मॉडल है. यह कोड, गणित, और STEM से जुड़ी मुश्किल समस्याओं को हल कर सकता है. साथ ही, लंबे कॉन्टेक्स्ट का इस्तेमाल करके, बड़े डेटासेट, कोडबेस, और दस्तावेज़ों का विश्लेषण कर सकता है.
  • Gemini Flash: Gemini Flash मॉडल, अगली पीढ़ी की सुविधाएं और बेहतर क्षमताएं देते हैं. इनमें बेहतर स्पीड, बिल्ट-इन टूल का इस्तेमाल, और 10 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो शामिल है.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic की मदद से, डेवलपर अपने ऐप्लिकेशन में Google के जनरेटिव एआई को सुरक्षित और सीधे तौर पर जोड़ सकते हैं. इससे डेवलपमेंट आसान हो जाता है. साथ ही, यह टूल और प्रॉडक्ट इंटिग्रेशन उपलब्ध कराता है, ताकि प्रॉडक्शन के लिए ऐप्लिकेशन को आसानी से तैयार किया जा सके. यह क्लाइंट Android SDK उपलब्ध कराता है, ताकि क्लाइंट कोड से सीधे Gemini API को इंटिग्रेट किया जा सके और कॉल किया जा सके. इससे बैकएंड की ज़रूरत खत्म हो जाती है और डेवलपमेंट आसान हो जाता है.

एपीआई उपलब्ध कराने वाले प्लैटफ़ॉर्म

Firebase AI Logic की मदद से, Google Gemini API उपलब्ध कराने वाले इन प्लैटफ़ॉर्म का इस्तेमाल किया जा सकता है: Gemini Developer API और Vertex AI Gemini API.

Android ऐप्लिकेशन को क्लाउड में Firebase से कनेक्ट करने के लिए, Firebase Android SDK का इस्तेमाल करने वाला इलस्ट्रेशन. इसके बाद, एआई लॉजिक को दो तरीकों से इंटिग्रेट किया जाता है: Gemini Developer API या Google Cloud Platform का Vertex AI. दोनों ही Gemini Pro और Flash मॉडल का इस्तेमाल करते हैं.
पहला डायग्राम. Firebase AI Logic इंटिग्रेशन आर्किटेक्चर.

यहां हर एपीआई उपलब्ध कराने वाले प्लैटफ़ॉर्म के मुख्य अंतर दिए गए हैं:

Gemini Developer API:

Vertex AI Gemini API:

अपने ऐप्लिकेशन के लिए सही एपीआई उपलब्ध कराने वाला प्लैटफ़ॉर्म चुनना, आपके कारोबार और तकनीकी सीमाओं के साथ-साथ, Vertex AI और Google Cloud इकोसिस्टम की जानकारी पर निर्भर करता है. Gemini Pro या Gemini Flash इंटिग्रेशन के साथ शुरुआत करने वाले ज़्यादातर Android डेवलपरों को Gemini Developer API से शुरुआत करनी चाहिए. मॉडल कंस्ट्रक्टर में पैरामीटर बदलकर, प्लैटफ़ॉर्म के बीच स्विच किया जा सकता है:

Kotlin

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel("gemini-2.5-flash")

val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack")
val output = response.text

Java

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

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);

Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल के साथ काम करने वाले, जनरेटिव एआई के उपलब्ध मॉडल की पूरी सूची देखें.

Firebase की सेवाएं

Gemini API का ऐक्सेस देने के अलावा, Firebase AI Logic कई सेवाएं उपलब्ध कराता है. इनकी मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में एआई की मदद से काम करने वाली सुविधाओं को आसानी से डिप्लॉय किया जा सकता है और प्रॉडक्शन के लिए ऐप्लिकेशन को आसानी से तैयार किया जा सकता है:

एप्लिकेशन चेक

Firebase App Check, ऐप्लिकेशन के बैकएंड को गलत इस्तेमाल से बचाता है. इसके लिए, यह पक्का किया जाता है कि सिर्फ़ अनुमति वाले क्लाइंट ही संसाधनों को ऐक्सेस कर पाएं. यह Google की सेवाओं (Firebase और Google Cloud शामिल हैं) और कस्टम बैकएंड के साथ इंटिग्रेट होता है. App Check , Play Integrity का इस्तेमाल करके यह पुष्टि करता है कि अनुरोध, असली ऐप्लिकेशन और बिना छेड़छाड़ किए गए डिवाइस से आए हैं.

Remote Config

हमारा सुझाव है कि अपने ऐप्लिकेशन में मॉडल का नाम हार्डकोड करने के बजाय, Firebase Remote Config का इस्तेमाल करके, सर्वर से कंट्रोल किए जाने वाले वैरिएबल का इस्तेमाल करें. इससे, आपके ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल को डाइनैमिक तरीके से अपडेट किया जा सकता है. इसके लिए, आपको अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन डिप्लॉय करने या अपने उपयोगकर्ताओं से नया वर्शन डाउनलोड करने के लिए कहने की ज़रूरत नहीं होती. मॉडल और प्रॉम्प्ट के A/B टेस्ट के लिए भी Remote Config का इस्तेमाल किया जा सकता है.

एआई मॉनिटरिंग

यह समझने के लिए कि एआई की मदद से काम करने वाली आपकी सुविधाएं कैसी परफ़ॉर्म कर रही हैं, Firebase कंसोल में मौजूद एआई मॉनिटरिंग डैशबोर्ड का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपको Gemini API कॉल के लिए, इस्तेमाल के पैटर्न, परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक, और डीबग करने से जुड़ी अहम जानकारी मिलेगी.