মাল্টিমোডাল অনুরোধে বড় ফাইলগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন এবং ফায়ারবেসের জন্য ক্লাউড স্টোরেজ ব্যবহার করে ফাইলগুলি পরিচালনা করুন

Firebase SDK-তে Vertex AI ব্যবহার করে আপনার অ্যাপ থেকে Gemini API কল করার সময়, আপনি একটি মাল্টিমডাল ইনপুটের উপর ভিত্তি করে টেক্সট তৈরি করতে জেমিনি মডেলকে অনুরোধ করতে পারেন। মাল্টিমোডাল প্রম্পটে একাধিক পদ্ধতি (বা ইনপুটের প্রকার) অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যেমন চিত্র, পিডিএফ, ভিডিও এবং অডিও সহ পাঠ্য।

ইনপুটের নন-টেক্সট অংশগুলির জন্য (যেমন মিডিয়া ফাইল), আপনি অনুরোধে ফাইলগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করতে পারেন। উচ্চ-স্তরে, এই বৈশিষ্ট্যটি সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার তা এখানে:

  • আপনি Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করতে পারেন যেকোন মাল্টিমোডাল অনুরোধের সাথে (যেমন টেক্সট জেনারেশন এবং চ্যাট উভয়ই)। এই গাইডের উদাহরণগুলি একটি মৌলিক পাঠ্য এবং চিত্র ইনপুট দেখায়।

  • আপনি অনুরোধ ইনপুটে ফাইলের MIME প্রকার এবং Cloud Storage for Firebase (যা সর্বদা gs:// দিয়ে শুরু হয়) নির্দিষ্ট করুন৷ এই মানগুলি Cloud Storage বালতিতে আপলোড করা যেকোনো ফাইলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মেটাডেটা বরাদ্দ করা হয়।

  • আপনাকে একটি সমর্থিত ফাইলের ধরন এবং URL ব্যবহার করতে হবে।


এই সমাধান নির্দেশিকা বর্ণনা করে কিভাবে Cloud Storage for Firebase সেট আপ করতে হয়, আপনার অ্যাপ থেকে Cloud Storage for Firebase এ একটি ফাইল আপলোড করতে হয় এবং তারপর Gemini API- তে আপনার মাল্টিমোডাল অনুরোধে ফাইলের MIME প্রকার এবং Cloud Storage for Firebase অন্তর্ভুক্ত করতে হয়।

আপনি কোড উদাহরণ দেখতে চান? অথবা আপনি কি ইতিমধ্যেই Cloud Storage for Firebase সেট আপ করেছেন এবং আপনি আপনার মাল্টিমোডাল অনুরোধের সাথে এটি ব্যবহার শুরু করতে প্রস্তুত?

কোড উদাহরণ ঝাঁপ

কেন আপনার অ্যাপের সাথে Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করবেন?

Cloud Storage for Firebase ব্লব এবং ফাইলগুলি সঞ্চয় করতে Google Cloud Storage মতো একই দ্রুত, নিরাপদ, এবং মাপযোগ্য পরিকাঠামো ব্যবহার করে এবং এর ক্লায়েন্ট SDKগুলি বিশেষভাবে মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপের জন্য তৈরি করা হয়েছে৷

Firebase SDK-তে Vertex AI-এর জন্য, সর্বাধিক অনুরোধের আকার হল 20 MB। একটি অনুরোধ খুব বড় হলে আপনি একটি HTTP 413 ত্রুটি পাবেন। যদি একটি ফাইলের আকার মোট অনুরোধের আকার 20 MB ছাড়িয়ে যায়, তাহলে আপনার মাল্টিমোডাল অনুরোধে ফাইলটি অন্তর্ভুক্ত করতে Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করুন৷ যাইহোক, যদি একটি ফাইল ছোট হয়, আপনি প্রায়ই এটি সরাসরি ইনলাইন ডেটা হিসাবে পাস করতে পারেন (যদিও মনে রাখবেন, ইনলাইন ডেটা হিসাবে প্রদত্ত একটি ফাইল ট্রানজিটে বেস64 এ এনকোড করা হয়, যা অনুরোধের আকার বাড়ায়)।

এখানে Cloud Storage for Firebase ব্যবহারের কিছু অতিরিক্ত সুবিধা রয়েছে:

  • আপনি শেষ ব্যবহারকারীদের আপনার অ্যাপ থেকে সরাসরি Cloud Storage for Firebase এ ছবি আপলোড করতে পারেন, এবং তারপর আপনি ফাইলের MIME প্রকার এবং Cloud Storage for Firebase নির্দিষ্ট করে আপনার মাল্টিমোডাল প্রম্পটে সেই ছবিগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন (যা ফাইলটির জন্য একটি শনাক্তকারী)৷

  • আপনি আপনার শেষ ব্যবহারকারীদের সময় এবং ব্যান্ডউইথ সংরক্ষণ করতে পারেন যদি তাদের ছবি প্রদানের প্রয়োজন হয়, বিশেষ করে যদি তাদের নেটওয়ার্ক গুণমান খারাপ বা ফ্ল্যাকি থাকে।

    • কোনো ফাইল আপলোড বা ডাউনলোড বাধাগ্রস্ত হলে, Cloud Storage for Firebase স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্রিয়াকলাপটি যেখানে ছেড়েছিল ঠিক সেখানেই পুনরায় চালু করে।
    • একই আপলোড করা ফাইলটি একাধিকবার ব্যবহার করা যেতে পারে শেষ ব্যবহারকারীকে আপনার অ্যাপে (যেমন একটি নতুন মাল্টিমোডাল অনুরোধের মতো) প্রতিবার একই ফাইল আপলোড না করেও।
  • আপনি Firebase Security Rules ব্যবহার করে Cloud Storage for Firebase সঞ্চিত ফাইলগুলিতে শেষ ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করতে পারেন, যা শুধুমাত্র একজন অনুমোদিত ব্যবহারকারীকে ফাইলগুলি আপলোড, ডাউনলোড বা মুছতে দেয়৷

  • আপনি Firebase বা Google Cloud থেকে আপনার বালতিতে থাকা ফাইলগুলি অ্যাক্সেস করতে পারেন, যা আপনাকে সার্ভার-সাইড প্রসেসিং যেমন Google Cloud Storage API ব্যবহার করে ছবি ফিল্টারিং বা ভিডিও ট্রান্সকোডিং করার নমনীয়তা দেয়৷

কি ধরনের ফাইল এবং URL সমর্থিত?

আপনি যখন Firebase SDK-তে Vertex AI-এর সাথে Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করতে চান তখন ফাইল এবং URL-এর প্রয়োজনীয়তাগুলি এখানে দেওয়া হল:

  • Firebase SDK-তে Vertex AI ব্যবহার করার সময় ফাইলটিকে মাল্টিমডাল অনুরোধের জন্য ইনপুট ফাইলের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে হবে। এর মধ্যে MIME প্রকার এবং ফাইলের আকারের মতো প্রয়োজনীয়তা রয়েছে৷

  • ফাইলটি অবশ্যই Cloud Storage for Firebase সংরক্ষণ করতে হবে (যার মানে বালতিটি Firebase পরিষেবাগুলিতে অ্যাক্সেসযোগ্য, যেমন Firebase Security Rules )। আপনি যদি Firebase কনসোলে আপনার বালতি দেখতে পারেন, তাহলে এটি Cloud Storage for Firebase

  • Cloud Storage for Firebase একই Firebase প্রকল্পে থাকা আবশ্যক যেখানে আপনি আপনার অ্যাপ নিবন্ধন করেছেন।

  • Cloud Storage for Firebase অবশ্যই gs:// দিয়ে শুরু হতে হবে, যেভাবে সমস্ত Google Cloud Storage URL গুলি তৈরি করা হয়৷

  • ফাইলের URL একটি "ব্রাউজার" URL হতে পারে না (উদাহরণস্বরূপ, আপনি ইন্টারনেটে খুঁজে পাওয়া ছবির URL)।

এছাড়াও, আপনার বালতির জন্য Firebase Security Rules অবশ্যই ফাইলটিতে যথাযথ অ্যাক্সেসের অনুমতি দেবে৷ যেমন:

  • আপনার যদি সর্বজনীন নিয়ম থাকে, তাহলে যে কোনো ব্যবহারকারী বা ক্লায়েন্ট ফাইলটি অ্যাক্সেস করতে পারে এবং Firebase SDK-তে Vertex AI ব্যবহার করে একটি কলে এর URL প্রদান করতে পারে। এই ধরনের নিয়মগুলি শুধুমাত্র শুরু করার জন্য এবং প্রাথমিক প্রোটোটাইপিংয়ের সময় ব্যবহার করা উচিত (যদি না ফাইলগুলিকে সম্পূর্ণরূপে সর্বজনীনভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য ফাইল হিসাবে বোঝানো হয়)।

  • আপনার যদি দৃঢ় নিয়ম থাকে (দৃঢ়ভাবে প্রস্তাবিত) , তাহলে Firebase চেক করবে যে প্রদত্ত URL দিয়ে কল করার অনুমতি দেওয়ার আগে সাইন ইন করা ব্যবহারকারী বা ক্লায়েন্টের ফাইলে পর্যাপ্ত অ্যাক্সেস আছে কিনা।

Firebase-এ Vertex AI সহ Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করুন

ধাপ 1 : Cloud Storage for Firebase সেট আপ করুন

আপনি Cloud Storage for Firebase সেট আপ করার জন্য বিস্তারিত নির্দেশাবলী এটির শুরু করার নির্দেশিকাতে পেতে পারেন: iOS+ | অ্যান্ড্রয়েড | ওয়েব | ফ্লাটার

এখানে উচ্চ-স্তরের কাজগুলি যা আপনাকে করতে হবে:

  1. আপনার Firebase প্রকল্পে Cloud Storage for Firebase তৈরি বা আমদানি করুন।

  2. এই বালতিতে Firebase Security Rules প্রয়োগ করুন। Rules আপনাকে অনুমোদিত শেষ ব্যবহারকারীদের অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করে আপনার ফাইলগুলি সুরক্ষিত করতে সহায়তা করে।

  3. আপনার অ্যাপে Cloud Storage for Firebase জন্য ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি যোগ করুন।

    মনে রাখবেন যে আপনি এই কাজটি এড়িয়ে যেতে পারেন, তবে আপনাকে অবশ্যই সর্বদা আপনার অনুরোধে MIME প্রকার এবং URL মানগুলি স্পষ্টভাবে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে

ধাপ 2 : একটি বালতিতে একটি ফাইল আপলোড করুন

Cloud Storage ডকুমেন্টেশনে, আপনি একটি বালতিতে ফাইল আপলোড করার বিভিন্ন উপায় শিখতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি শেষ-ব্যবহারকারীর ডিভাইস থেকে স্থানীয় ফাইল আপলোড করতে পারেন, যেমন ক্যামেরা থেকে ফটো এবং ভিডিও। আরও জানুন: iOS+ | অ্যান্ড্রয়েড | ওয়েব | ফ্লাটার

আপনি যখন একটি বালতিতে একটি ফাইল আপলোড করেন, Cloud Storage স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফাইলটিতে নিম্নলিখিত দুটি তথ্য প্রয়োগ করে৷ আপনাকে অনুরোধে এই মানগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে (যেমন এই গাইডের পরবর্তী ধাপে দেখানো হয়েছে)।

  • MIME প্রকার : এটি ফাইলের মিডিয়া টাইপ (উদাহরণস্বরূপ, image/png )। আপলোডের সময় আমরা স্বয়ংক্রিয়ভাবে MIME প্রকার সনাক্ত করার চেষ্টা করব এবং সেই মেটাডেটাটি বালতিতে থাকা বস্তুতে প্রয়োগ করব। যাইহোক, আপলোড করার সময় আপনি ঐচ্ছিকভাবে MIME প্রকার উল্লেখ করতে পারেন।

  • Cloud Storage for Firebase : এটি ফাইলের জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারী। URL অবশ্যই gs:// দিয়ে শুরু হবে।

ধাপ 3 : একটি মাল্টিমোডাল অনুরোধে ফাইলের MIME প্রকার এবং URL অন্তর্ভুক্ত করুন

একবার আপনার একটি বালতিতে একটি ফাইল সংরক্ষণ করা হলে, আপনি একটি অনুরোধে এর MIME প্রকার এবং URL অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন৷ মনে রাখবেন যে এই উদাহরণগুলি একটি নন-স্ট্রিমিং generateContent অনুরোধ দেখায়, তবে আপনি স্ট্রিমিং এবং চ্যাটের সাথে URLগুলিও ব্যবহার করতে পারেন।

অনুরোধে ফাইলটি অন্তর্ভুক্ত করতে, আপনি নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির যেকোনো একটি ব্যবহার করতে পারেন:

বিকল্প 1: স্টোরেজ রেফারেন্স ব্যবহার করে MIME প্রকার এবং URL অন্তর্ভুক্ত করুন

এই বিকল্পটি ব্যবহার করুন যদি আপনি ফাইলটি বালতিতে আপলোড করে থাকেন এবং অনুরোধে অবিলম্বে ফাইলটি (একটি স্টোরেজ রেফারেন্সের মাধ্যমে) অন্তর্ভুক্ত করতে চান। কলটির জন্য MIME প্রকার এবং Cloud Storage for Firebase উভয়ই প্রয়োজন৷

সুইফট

// Upload an image file using Cloud Storage for Firebase.
let storageRef = Storage.storage().reference(withPath: "images/image.jpg")
guard let imageURL = Bundle.main.url(forResource: "image", withExtension: "jpg") else {
  fatalError("File 'image.jpg' not found in main bundle.")
}
let metadata = try await storageRef.putFileAsync(from: imageURL)

// Get the MIME type and Cloud Storage for Firebase URL.
guard let mimeType = metadata.contentType else {
  fatalError("The MIME type of the uploaded image is nil.")
}
// Construct a URL in the required format.
let storageURL = "gs://\(storageRef.bucket)/\(storageRef.fullPath)"

let prompt = "What's in this picture?"
// Construct the imagePart with the MIME type and the URL.
let imagePart = FileDataPart(uri: storageURL, mimeType: mimeType)

// To generate text output, call generateContent with the prompt and the imagePart.
let result = try await model.generateContent(prompt, imagePart)
if let text = result.text {
  print(text)
}

Kotlin

কোটলিনের জন্য, এই SDK-এর পদ্ধতিগুলি হল সাসপেন্ড ফাংশন এবং একটি Coroutine স্কোপ থেকে কল করা প্রয়োজন৷
// Upload an image file using Cloud Storage for Firebase.
val storageRef = Firebase.storage.reference.child("images/image.jpg")
val fileUri = Uri.fromFile(File("image.jpg"))
try {
    val taskSnapshot = storageRef.putFile(fileUri).await()
    // Get the MIME type and Cloud Storage for Firebase file path.
    val mimeType = taskSnapshot.metadata?.contentType
    val bucket = taskSnapshot.metadata?.bucket
    val filePath = taskSnapshot.metadata?.path

    if (mimeType != null && bucket != null) {
        // Construct a URL in the required format.
        val storageUrl = "gs://$bucket/$filePath"
        // Construct a prompt that includes text, the MIME type, and the URL.
        val prompt = content {
            fileData(mimeType = mimeType, uri = storageUrl)
            text("What's in this picture?")
        }
        // To generate text output, call generateContent with the prompt.
        val response = generativeModel.generateContent(prompt)
        println(response.text)
    }
} catch (e: StorageException) {
    // An error occurred while uploading the file.
} catch (e: GoogleGenerativeAIException) {
    // An error occurred while generating text.
}

Java

জাভার জন্য, এই SDK-এর পদ্ধতিগুলি একটি ListenableFuture প্রদান করে।
// Upload an image file using Cloud Storage for Firebase.
StorageReference storage = FirebaseStorage.getInstance().getReference("images/image.jpg");
Uri fileUri = Uri.fromFile(new File("images/image.jpg"));

storage.putFile(fileUri).addOnSuccessListener(taskSnapshot -> {
    // Get the MIME type and Cloud Storage for Firebase file path.
    String mimeType = taskSnapshot.getMetadata().getContentType();
    String bucket = taskSnapshot.getMetadata().getBucket();
    String filePath = taskSnapshot.getMetadata().getPath();

    if (mimeType != null && bucket != null) {
        // Construct a URL in the required format.
        String storageUrl = "gs://" + bucket + "/" + filePath;
        // Create a prompt that includes text, the MIME type, and the URL.
        Content prompt = new Content.Builder()
                .addFileData(storageUrl, mimeType)
                .addText("What's in this picture?")
                .build();

        // To generate text output, call generateContent with the prompt.
        GenerativeModelFutures modelFutures = GenerativeModelFutures.from(model);
        ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = modelFutures.generateContent(prompt);
        Futures.addCallback(response, new FutureCallback<>() {
            @Override
            public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
                String resultText = result.getText();
                System.out.println(resultText);
            }

            @Override
            public void onFailure(@NonNull Throwable t) {
                t.printStackTrace();
            }
        }, executor);
    }
}).addOnFailureListener(e -> {
    // An error occurred while uploading the file.
    e.printStackTrace();
});

Web

// Upload an image file using Cloud Storage for Firebase.
const storageRef = ref(storage, "image.jpg");
const uploadResult = await uploadBytes(storageRef, file);

// Get the MIME type and Cloud Storage for Firebase URL.
// toString() is the simplest way to construct the Cloud Storage for Firebase URL
// in the required format.
const mimeType = uploadResult.metadata.contentType;
const storageUrl = uploadResult.ref.toString();

// Construct the imagePart with the MIME type and the URL.
const imagePart = { fileData: { mimeType, fileUri: storageUrl }};

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

Dart

// Upload an image file using Cloud Storage for Firebase.
final storageRef = FirebaseStorage.instance.ref();
final imageRef = storageRef.child("images/image.jpg");
await imageRef.putData(data);

// Get the MIME type and Cloud Storage for Firebase file path.
final metadata = await imageRef.getMetadata();
final mimeType = metadata.contentType;
final bucket = imageRef.bucket;
final fullPath = imageRef.fullPath;

final prompt = TextPart("What's in the picture?");
// Construct a URL in the required format.
final storageUrl = 'gs://$bucket/$fullPath';
// Construct the filePart with the MIME type and the URL.
final filePart = FileData(mimeType, storageUrl);
// To generate text output, call generateContent with the text and the filePart.
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, filePart])
]);
print(response.text);

বিকল্প 2: MIME প্রকার এবং URL স্পষ্টভাবে অন্তর্ভুক্ত করুন

আপনি যদি Cloud Storage for Firebase মানগুলি জানেন এবং আপনি মাল্টিমোডাল অনুরোধে সেগুলিকে স্পষ্টভাবে অন্তর্ভুক্ত করতে চান তাহলে এই বিকল্পটি ব্যবহার করুন৷ কলটির জন্য MIME প্রকার এবং URL উভয়ই প্রয়োজন৷

সুইফট

let prompt = "What's in this picture?"
// Construct an imagePart that explicitly includes the MIME type and
// Cloud Storage for Firebase URL values.
let imagePart = FileDataPart(uri: "gs://bucket-name/path/image.jpg", mimeType: "image/jpeg")

// To generate text output, call generateContent with the prompt and imagePart.
let result = try await model.generateContent(prompt, imagePart)
if let text = result.text {
  print(text)
}

Kotlin

কোটলিনের জন্য, এই SDK-এর পদ্ধতিগুলি হল সাসপেন্ড ফাংশন এবং একটি Coroutine স্কোপ থেকে কল করা প্রয়োজন৷
// Construct a prompt that explicitly includes the MIME type and Cloud Storage for Firebase URL values.
val prompt = content {
    fileData(mimeType = "image/jpeg", uri = "gs://bucket-name/path/image.jpg")
    text("What's in this picture?")
}
// To generate text output, call generateContent with the prompt.
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
println(response.text)

Java

জাভার জন্য, এই SDK-এর পদ্ধতিগুলি একটি ListenableFuture প্রদান করে।
// Construct a prompt that explicitly includes the MIME type and Cloud Storage for Firebase URL values.
Content prompt = new Content.Builder()
        .addFilePart("gs://bucket-name/path/image.jpg", "image/jpeg")
        .addText("What's in this picture?")
        .build();

// To generate text output, call generateContent with the prompt
GenerativeModelFutures modelFutures = GenerativeModelFutures.from(model);
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = modelFutures.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(@NonNull Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

const prompt = "What's in this picture?";
// Construct an imagePart that explicitly includes the MIME type and Cloud Storage for Firebase URL values.
const imagePart = { fileData: { mimeType: "image/jpeg", fileUri: "gs://bucket-name/path/image.jpg" }};

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

Dart

final prompt = TextPart("What's in the picture?");
// Construct a filePart that explicitly includes the MIME type and Cloud Storage for Firebase URL values.
final filePart = FileData('image/jpeg', 'gs://bucket-name/path/image.jpg'),
// To generate text output, call generateContent with the prompt and filePart.
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, filePart])
]);
print(response.text);