প্রকাশিত: 20 মে, 2025
বিল্ট-ইন প্রম্পট এপিআই Chrome 138 স্থিতিশীল থেকে Windows, macOS এবং Linux-এ Chrome এক্সটেনশনের জন্য উপলব্ধ। এপিআই শীঘ্রই Chrome-এ একটি অরিজিন ট্রায়ালে উপলব্ধ হবে৷
API অন্যান্য ব্রাউজার, ChromeOS, বা মোবাইল অপারেটিং সিস্টেম (যেমন Android বা iOS) দ্বারা সমর্থিত নয়। এমনকি যখন ব্রাউজারটি এই API সমর্থন করে, তখন এটি অপূর্ণ হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তার কারণে চালানোর জন্য অনুপলব্ধ হতে পারে।
ব্যবহারকারীদের চাহিদা মেটাতে, তারা যে প্ল্যাটফর্ম বা হার্ডওয়্যার ব্যবহার করুক না কেন, আপনি Firebase AI লজিকের সাথে ক্লাউডে একটি ফলব্যাক সেট আপ করতে পারেন।
একটি হাইব্রিড এআই অভিজ্ঞতা তৈরি করুন
অন্তর্নির্মিত AI বেশ কয়েকটি সুবিধার সাথে আসে, বিশেষ করে:
- সংবেদনশীল ডেটার স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণ: আপনি যদি সংবেদনশীল ডেটা নিয়ে কাজ করেন তবে আপনি এন্ড-টু-এন্ড এনক্রিপশন সহ ব্যবহারকারীদের এআই বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করতে পারেন।
- অফলাইন AI ব্যবহার: আপনার ব্যবহারকারীরা AI বৈশিষ্ট্যগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে, এমনকি তারা অফলাইনে থাকা অবস্থায় বা সংযোগ বিচ্ছিন্ন হয়ে গেলেও
যদিও এই সুবিধাগুলি ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রযোজ্য নয়, আপনি বিল্ট-ইন এআই অ্যাক্সেস করতে পারেন না তাদের জন্য একটি বিরামহীন অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করতে পারেন।
Firebase দিয়ে শুরু করুন
প্রথমে, একটি ফায়ারবেস প্রকল্প তৈরি করুন এবং আপনার ওয়েব অ্যাপ নিবন্ধন করুন। Firebase ডকুমেন্টেশনের সাথে Firebase JavaScript SDK-এর সেটআপ চালিয়ে যান।
SDK ইনস্টল করুন
এই ওয়ার্কফ্লো npm ব্যবহার করে এবং মডিউল বান্ডলার বা জাভাস্ক্রিপ্ট ফ্রেমওয়ার্ক টুলিং প্রয়োজন। ফায়ারবেস এআই লজিক অব্যবহৃত কোড (গাছ কাঁপানো) এবং SDK আকার হ্রাস করতে মডিউল বান্ডলারের সাথে কাজ করার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
npm install firebase@eap-ai-hybridinference
ফায়ারবেস এআই লজিক ব্যবহার করুন
একবার ফায়ারবেস ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি ফায়ারবেস পরিষেবাগুলি ব্যবহার শুরু করতে SDK শুরু করেন।
আপনার Firebase অ্যাপ কনফিগার করুন এবং আরম্ভ করুন
একটি Firebase প্রকল্পে একাধিক Firebase অ্যাপ থাকতে পারে। একটি ফায়ারবেস অ্যাপ হল একটি ধারক-সদৃশ বস্তু যা সাধারণ কনফিগারেশন সঞ্চয় করে এবং Firebase পরিষেবা জুড়ে প্রমাণীকরণ শেয়ার করে।
আপনার ফায়ারবেস অ্যাপ আপনার হাইব্রিড এআই বৈশিষ্ট্যের ক্লাউড অংশ হিসেবে কাজ করে।
import { initializeApp } from 'firebase/app';
import { getAI, getGenerativeModel } from 'firebase/vertexai';
// TODO: Replace the following with your app's Firebase project configuration.
const firebaseConfig = {
apiKey: '',
authDomain: '',
projectId: '',
storageBucket: '',
messagingSenderId: '',
appId: '',
};
// Initialize `FirebaseApp`.
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
মডেল প্রম্পট
একবার শুরু হলে, আপনি পাঠ্য বা মাল্টিমোডাল ইনপুট সহ মডেলটিকে অনুরোধ করতে পারেন।
টেক্সট প্রম্পট
আপনি মডেলে আপনার নির্দেশাবলীর জন্য প্লেইন টেক্সট ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি মডেলকে আপনাকে একটি রসিকতা বলতে বলতে পারেন।
getGenerativeModel ফাংশনে উপলব্ধ থাকাকালীন বিল্ট-ইন AI ব্যবহার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করতে, prefer_on_device এ mode সেট করুন।
// 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);
মাল্টিমোডাল প্রম্পট
আপনি পাঠ্য ছাড়াও চিত্র বা অডিও সহ প্রম্পট করতে পারেন। আপনি মডেলটিকে একটি চিত্রের বিষয়বস্তু বর্ণনা করতে বা একটি অডিও ফাইল প্রতিলিপি করতে বলতে পারেন৷
একটি Firebase FileDataPart অবজেক্ট হিসাবে একটি বেস64-এনকোডেড স্ট্রিং হিসাবে ছবিগুলি পাস করতে হবে, যা আপনি সহায়ক ফাংশন fileToGenerativePart() দিয়ে করতে পারেন।
// 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);
});
ডেমো
বিভিন্ন ডিভাইস এবং ব্রাউজারে Firebase AI লজিক ডেমো দেখুন। বিল্ট-ইন AI মডেল বা ক্লাউড থেকে মডেল প্রতিক্রিয়া কীভাবে আসে তা আপনি দেখতে পারেন।
Chrome-এ সমর্থিত হার্ডওয়্যার চালু হলে, ডেমো প্রম্পট API এবং Gemini Nano ব্যবহার করে। মূল নথি, জাভাস্ক্রিপ্ট ফাইল এবং CSS ফাইলের জন্য শুধুমাত্র 3টি অনুরোধ করা হয়েছে৷
বিল্ট-ইন AI সমর্থন ছাড়াই অন্য কোনো ব্রাউজারে বা অপারেটিং সিস্টেমে থাকাকালীন, Firebase এন্ডপয়েন্ট, https://firebasevertexai.googleapis.com এ একটি অতিরিক্ত অনুরোধ করা হয়।
অংশগ্রহণ করুন এবং মতামত শেয়ার করুন
ফায়ারবেস এআই লজিক আপনার ওয়েব অ্যাপে এআই ক্ষমতাগুলিকে একীভূত করার জন্য একটি দুর্দান্ত বিকল্প হতে পারে। যখন প্রম্পট API অনুপলব্ধ থাকে তখন ক্লাউডে একটি ফলব্যাক প্রদান করে, SDK AI বৈশিষ্ট্যগুলির ব্যাপক অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে৷
মনে রাখবেন যে ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশনগুলি গোপনীয়তা এবং কার্যকারিতার জন্য নতুন প্রত্যাশা তৈরি করে, তাই আপনার ব্যবহারকারীদের কোথায় তাদের ডেটা প্রক্রিয়া করা হচ্ছে তা জানানো গুরুত্বপূর্ণ৷
- Chrome এর বাস্তবায়ন সম্পর্কে প্রতিক্রিয়ার জন্য, একটি বাগ রিপোর্ট বা একটি বৈশিষ্ট্য অনুরোধ ফাইল করুন৷
- Firebase AI লজিক সম্পর্কে প্রতিক্রিয়ার জন্য, একটি বাগ রিপোর্ট ফাইল করুন।