জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ এপিআই
Gemini API ডেভেলপারদের জেমিনি মডেল ব্যবহার করে জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয়। মিথুন আমাদের সবচেয়ে সক্ষম মডেল, মাল্টিমোডাল হতে স্থল থেকে নির্মিত। এটি ভাষা, ছবি, অডিও, ভিডিও এবং কোড সহ বিভিন্ন ধরণের তথ্যকে সাধারণীকরণ এবং নির্বিঘ্নে বুঝতে, পরিচালনা করতে এবং একত্রিত করতে পারে। আপনি টেক্সট এবং ইমেজ জুড়ে যুক্তি, বিষয়বস্তু তৈরি, সংলাপ এজেন্ট, সংক্ষিপ্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগ সিস্টেম এবং আরও অনেক কিছুর জন্য জেমিনি API ব্যবহার করতে পারেন।
- REST সম্পদ: v1beta.batches
- REST সম্পদ: v1beta.cachedContents
- REST সম্পদ: v1beta.corpora
- REST সম্পদ: v1beta.corpora.documents
- REST সম্পদ: v1beta.corpora.documents.chunks
- REST সম্পদ: v1beta.corpora.operations
- REST সম্পদ: v1beta.corpora.permissions
- REST সম্পদ: v1beta.dynamic
- REST সম্পদ: v1beta.files
- REST সম্পদ: v1beta.generatedFiles
- REST সম্পদ: v1beta.generatedFiles.operations
- REST সম্পদ: v1beta.media
- REST সম্পদ: v1beta.models
- REST সম্পদ: v1beta.models.operations
- REST সম্পদ: v1beta.ragStores
- REST সম্পদ: v1beta.ragStores.documents
- REST সম্পদ: v1beta.ragStores.operations
- REST রিসোর্স: v1beta.ragStores.upload.operations
- REST সম্পদ: v1beta.tunedModels
- REST সম্পদ: v1beta.tunedModels.operations
- REST সম্পদ: v1beta.tunedModels.permissions
পরিষেবা: generativelanguage.googleapis.com
এই পরিষেবাটি কল করার জন্য, আমরা সুপারিশ করি যে আপনি Google-প্রদত্ত ক্লায়েন্ট লাইব্রেরিগুলি ব্যবহার করুন৷ যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিকে এই পরিষেবাটি কল করার জন্য আপনার নিজস্ব লাইব্রেরি ব্যবহার করতে হয়, আপনি API অনুরোধ করার সময় নিম্নলিখিত তথ্য ব্যবহার করুন৷
পরিষেবা শেষ পয়েন্ট
একটি পরিষেবা শেষ পয়েন্ট হল একটি বেস URL যা একটি API পরিষেবার নেটওয়ার্ক ঠিকানা নির্দিষ্ট করে৷ একটি পরিষেবার একাধিক পরিষেবা শেষ পয়েন্ট থাকতে পারে। এই পরিষেবাটির নিম্নলিখিত পরিষেবা শেষ পয়েন্ট রয়েছে এবং নীচের সমস্ত URIগুলি এই পরিষেবার শেষ পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত:
-
https://generativelanguage.googleapis.com
REST সম্পদ: v1beta.batches
পদ্ধতি | |
---|---|
cancel | POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel একটি দীর্ঘ-চলমান অপারেশনে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস বাতিলকরণ শুরু করে। |
delete | DELETE /v1beta/{name=batches/*} একটি দীর্ঘ-চলমান অপারেশন মুছে দেয়। |
get | GET /v1beta/{name=batches/*} দীর্ঘস্থায়ী অপারেশনের সর্বশেষ অবস্থা পায়। |
list | GET /v1beta/{name=batches} অনুরোধে নির্দিষ্ট ফিল্টারের সাথে মেলে এমন ক্রিয়াকলাপগুলিকে তালিকাভুক্ত করে৷ |
updateEmbedContentBatch | PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের জন্য EmbedContent অনুরোধের একটি ব্যাচ আপডেট করে। |
updateGenerateContentBatch | PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের জন্য GenerateContent অনুরোধের একটি ব্যাচ আপডেট করে। |
REST সম্পদ: v1beta.cachedContents
পদ্ধতি | |
---|---|
create | POST /v1beta/cachedContents ক্যাশেড কনটেন্ট রিসোর্স তৈরি করে। |
delete | DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*} ক্যাশেড কনটেন্ট রিসোর্স মুছে দেয়। |
get | GET /v1beta/{name=cachedContents/*} ক্যাশেড কনটেন্ট রিসোর্স পড়ে। |
list | GET /v1beta/cachedContents ক্যাশেড বিষয়বস্তু তালিকাভুক্ত করে। |
patch | PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*} ক্যাশেড কনটেন্ট রিসোর্স আপডেট করে (কেবলমাত্র মেয়াদ শেষ হওয়া আপডেটযোগ্য)। |
REST সম্পদ: v1beta.files
পদ্ধতি | |
---|---|
delete | DELETE /v1beta/{name=files/*} File মুছে দেয়। |
get | GET /v1beta/{name=files/*} প্রদত্ত File জন্য মেটাডেটা পায়। |
list | GET /v1beta/files অনুরোধ করা প্রকল্পের মালিকানাধীন File মেটাডেটা তালিকাভুক্ত করে। |
REST সম্পদ: v1beta.media
পদ্ধতি | |
---|---|
upload | POST /v1beta/{ragStoreName=ragStores/*}:uploadToRagStore POST /upload/v1beta/{ragStoreName=ragStores/*}:uploadToRagStore একটি র্যাগস্টোরে ডেটা আপলোড করে, একটি রাগস্টোর নথিতে সংরক্ষণ করার আগে প্রিপ্রসেস এবং খণ্ডগুলি। |
REST সম্পদ: v1beta.models
পদ্ধতি | |
---|---|
asyncBatchEmbedContent | POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের জন্য EmbedContent অনুরোধের একটি ব্যাচ সারিবদ্ধ করে। |
batchEmbedContents | POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents ইনপুট Content থেকে একাধিক এম্বেডিং ভেক্টর তৈরি করে যা EmbedContentRequest অবজেক্ট হিসাবে উপস্থাপিত স্ট্রিংগুলির একটি ব্যাচ নিয়ে গঠিত। |
batchEmbedText | POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText একটি সিঙ্ক্রোনাস কলে প্রদত্ত ইনপুট পাঠ্য মডেল থেকে একাধিক এম্বেডিং তৈরি করে। |
batchGenerateContent | POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের জন্য GenerateContent অনুরোধের একটি ব্যাচ সারিবদ্ধ করে। |
countMessageTokens | POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens একটি স্ট্রিং এ একটি মডেলের টোকেনাইজার চালায় এবং টোকেন গণনা প্রদান করে। |
countTextTokens | POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens একটি পাঠ্যের উপর একটি মডেলের টোকেনাইজার চালায় এবং টোকেন গণনা প্রদান করে। |
countTokens | POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens ইনপুট Content একটি মডেলের টোকেনাইজার চালায় এবং টোকেন গণনা প্রদান করে। |
embedContent | POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent নির্দিষ্ট জেমিনি এম্বেডিং মডেল ব্যবহার করে ইনপুট Content থেকে একটি পাঠ্য এম্বেডিং ভেক্টর তৈরি করে৷ |
embedText | POST /v1beta/{model=models/*}:embedText একটি ইনপুট বার্তা দেওয়া মডেল থেকে একটি এমবেডিং তৈরি করে। |
generateContent | POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent একটি ইনপুট GenerateContentRequest দেওয়া একটি মডেল প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। |
generateMessage | POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage একটি ইনপুট MessagePrompt দেওয়া মডেল থেকে একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। |
generateText | POST /v1beta/{model=models/*}:generateText একটি ইনপুট বার্তা দেওয়া মডেল থেকে একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। |
get | GET /v1beta/{name=models/*} একটি নির্দিষ্ট Model সম্পর্কে তথ্য পায় যেমন এর সংস্করণ নম্বর, টোকেন সীমা, পরামিতি এবং অন্যান্য মেটাডেটা। |
list | GET /v1beta/models Gemini API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ Model তালিকা করে৷ |
predict | POST /v1beta/{model=models/*}:predict একটি ভবিষ্যদ্বাণী অনুরোধ সঞ্চালন. |
predictLongRunning | POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning পূর্বাভাসের মতই কিন্তু একটি LRO ফেরত দেয়। |
streamGenerateContent | POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent একটি ইনপুট GenerateContentRequest প্রদত্ত মডেল থেকে একটি প্রবাহিত প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। |