Firebase AI Logic ile karma yapay zeka istemi

Thomas Steiner

Yayınlanma tarihi: 20 Mayıs 2025

Kullanıcılarınızın ihtiyaçlarını karşılamak için kullandıkları platform veya donanım ne olursa olsun, yerleşik Prompt API için Firebase AI Logic ile buluta geri dönüş ayarlayabilirsiniz.

Karma yapay zeka deneyimi oluşturma

Dahili yapay zeka, özellikle aşağıdakiler olmak üzere bir dizi avantaj sunar:

  • Hassas verilerin yerel olarak işlenmesi: Hassas verilerle çalışıyorsanız kullanıcılara uçtan uca şifreleme ile yapay zeka özellikleri sunabilirsiniz.
  • Çevrimdışı yapay zeka kullanımı: Kullanıcılarınız, internete bağlı olmadıklarında veya bağlantıları kesildiğinde bile yapay zeka özelliklerine erişebilir.

Bu avantajlar bulut uygulamaları için geçerli olmasa da yerleşik yapay zekaya erişemeyen kullanıcılar için sorunsuz bir deneyim sağlayabilirsiniz.

Firebase'i kullanmaya başlama

  1. Firebase projesi oluşturun ve web uygulamanızı kaydedin.
  2. Web uygulamanızı ayarlamaya devam etmek için Firebase JavaScript SDK dokümanlarını okuyun.

Firebase projeleri, Firebase'e özgü yapılandırmalar ve hizmetlerle bir Google Cloud projesi oluşturur. Google Cloud ve Firebase hakkında daha fazla bilgi edinin.

SDK'yı yükleme

Bu iş akışında npm kullanılır ve modül paketleyiciler veya JavaScript çerçevesi araçları gerekir. Firebase AI Logic, kullanılmayan kodu ortadan kaldırmak ve SDK boyutunu küçültmek için modül paketleyicilerle çalışacak şekilde optimize edilmiştir.

npm install firebase

Yüklendikten sonra uygulamanızda Firebase'i başlatın.

Firebase AI Logic'i kullanma

Firebase yüklenip başlatıldıktan sonra Gemini Developer API veya Vertex AI Gemini API'yi seçin, ardından başlatın ve bir örnek oluşturun.

Başlatıldıktan sonra modele metin veya çok formatlı girişle istemde bulunabilirsiniz.

Metin istemleri

Modele talimat verirken düz metin kullanabilirsiniz. Örneğin, modelden size bir şaka anlatmasını isteyebilirsiniz.

getGenerativeModel işlevinde yerleşik yapay zeka kullanılabildiğinde bu özelliğin kullanılmasını sağlamak için mode seçeneğini prefer_on_device olarak ayarlayın.

// Initialize the Google AI service.
const googleAI = getAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
const model = getGenerativeModel(googleAI, { mode: 'prefer_on_device' });

const prompt = 'Tell me a joke';

const result = await model.generateContentStream(prompt);

for await (const chunk of result.stream) {
  const chunkText = chunk.text();
  console.log(chunkText);
}
console.log('Complete response', await result.response);

Çok formatlı istemler

Metnin yanı sıra resim veya sesle de istem girebilirsiniz. Modele bir resmin içeriğini açıklamasını veya bir ses dosyasını yazıya dökmesini söyleyebilirsiniz.

Görüntüler, Firebase FileDataPart nesnesi olarak base64 kodlu dize şeklinde iletilmelidir. Bu işlemi fileToGenerativePart() yardımcı işleviyle yapabilirsiniz.

// Converts a File object to a `FileDataPart` object.
// https://firebase.google.com/docs/reference/js/vertexai.filedatapart
async function fileToGenerativePart(file) {
    const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
      const reader = new FileReader();
      reader.onload = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
      reader.readAsDataURL(file);
    });

    return {
      inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
    };
  }

  const fileInputEl = document.querySelector('input[type=file]');

  fileInputEl.addEventListener('change', async () => {
    const prompt = 'Describe the contents of this image.';

    const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

    // To generate text output, call generateContent with the text and image
    const result = await model.generateContentStream([prompt, imagePart]);

    for await (const chunk of result.stream) {
      const chunkText = chunk.text();
      console.log(chunkText);
    }
    console.log(Complete response: ', await result.response);
  });

Demo

Farklı cihazlarda ve tarayıcılarda Firebase AI Logic demosunu ziyaret edin. Model yanıtının yerleşik yapay zeka modelinden mi yoksa buluttan mı geldiğini görebilirsiniz.

Chrome'da desteklenen donanımda demo, istem API'sini ve Gemini Nano'yu kullanır. Ana belge, JavaScript dosyası ve CSS dosyası için yalnızca 3 istek gönderilir.

Yerleşik yapay zeka API'lerini kullanarak Chrome'da çalışan Firebase AI Logic.

Başka bir tarayıcıda veya yerleşik yapay zeka desteği olmayan bir işletim sisteminde, Firebase uç noktasına https://firebasevertexai.googleapis.com ek bir istek gönderilir.

Safari'de çalışan Firebase AI Logic, Firebase sunucularına istekte bulunuyor.

Katılın ve geri bildirim paylaşın

Firebase AI Logic, yapay zeka özelliklerini web uygulamalarınıza entegre etmek için harika bir seçenek olabilir. SDK, Prompt API kullanılamadığında buluta geri dönüş sağlayarak yapay zeka özelliklerinin daha geniş erişilebilirliğini ve güvenilirliğini sağlar.

Bulut uygulamalarının gizlilik ve işlevsellik konusunda yeni beklentiler yarattığını unutmayın. Bu nedenle, kullanıcılarınızı verilerinin nerede işlendiği konusunda bilgilendirmeniz önemlidir.