All methods

জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ এপিআই

জেমিনি এপিআই ডেভেলপারদের জেমিনি মডেল ব্যবহার করে জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সুযোগ দেয়। জেমিনি হলো আমাদের সবচেয়ে সক্ষম মডেল, যা একেবারে গোড়া থেকে মাল্টিমোডাল হওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি ভাষা, ছবি, অডিও, ভিডিও এবং কোড সহ বিভিন্ন ধরণের তথ্যকে সাধারণীকরণ করতে, নির্বিঘ্নে বুঝতে, সেগুলোর মধ্যে কাজ করতে এবং একত্রিত করতে পারে। আপনি টেক্সট ও ছবির মধ্যে যুক্তিনির্মাণ, কন্টেন্ট তৈরি, ডায়ালগ এজেন্ট, সারসংক্ষেপ ও শ্রেণিবিন্যাস সিস্টেম এবং আরও অনেক কিছুর মতো ক্ষেত্রে জেমিনি এপিআই ব্যবহার করতে পারেন।

পরিষেবা: generativelanguage.googleapis.com

এই পরিষেবাটি কল করার জন্য, আমরা আপনাকে গুগল-প্রদত্ত ক্লায়েন্ট লাইব্রেরিগুলো ব্যবহার করার পরামর্শ দিই। যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনকে এই পরিষেবাটি কল করার জন্য নিজস্ব লাইব্রেরি ব্যবহার করার প্রয়োজন হয়, তাহলে এপিআই (API) অনুরোধ করার সময় নিম্নলিখিত তথ্যগুলো ব্যবহার করুন।

পরিষেবা শেষবিন্দু

সার্ভিস এন্ডপয়েন্ট হলো একটি বেস ইউআরএল যা কোনো এপিআই সার্ভিসের নেটওয়ার্ক অ্যাড্রেস নির্দিষ্ট করে। একটি সার্ভিসের একাধিক সার্ভিস এন্ডপয়েন্ট থাকতে পারে। এই সার্ভিসটির নিম্নলিখিত সার্ভিস এন্ডপয়েন্ট রয়েছে এবং নীচের সমস্ত ইউআরআই এই সার্ভিস এন্ডপয়েন্টের সাপেক্ষে নির্ধারিত:

  • https://generativelanguage.googleapis.com

REST রিসোর্স: v1beta.batches

পদ্ধতি
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel
দীর্ঘক্ষণ ধরে চলা কোনো অপারেশনের অ্যাসিঙ্ক্রোনাস বাতিলকরণ শুরু করে।
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*}
দীর্ঘক্ষণ ধরে চলমান কোনো অপারেশন মুছে দেয়।
get GET /v1beta/{name=batches/*}
দীর্ঘদিন ধরে চলমান কোনো কার্যক্রমের সর্বশেষ অবস্থা জানায়।
list GET /v1beta/{name=batches}
অনুরোধে নির্দিষ্ট ফিল্টারের সাথে মেলে এমন অপারেশনগুলির তালিকা দেখায়।
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য একগুচ্ছ EmbedContent অনুরোধ আপডেট করে।
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য একগুচ্ছ GenerateContent অনুরোধ আপডেট করে।

REST রিসোর্স: v1beta.cachedContents

পদ্ধতি
create POST /v1beta/cachedContents
CachedContent রিসোর্স তৈরি করে।
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}
CachedContent রিসোর্সটি মুছে ফেলে।
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*}
CachedContent রিসোর্সটি পড়ে।
list GET /v1beta/cachedContents
ক্যাশ করা বিষয়বস্তু তালিকাভুক্ত করে।
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}
CachedContent রিসোর্স আপডেট করে (শুধুমাত্র মেয়াদোত্তীর্ণের তারিখ আপডেটযোগ্য)।

REST রিসোর্স: v1beta.fileSearchStores

পদ্ধতি
create POST /v1beta/fileSearchStores
একটি খালি FileSearchStore তৈরি করে।
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
একটি FileSearchStore মুছে ফেলে।
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
একটি নির্দিষ্ট FileSearchStore সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে।
importFile POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile
ফাইল সার্ভিস থেকে FileSearchStore এ একটি File ইম্পোর্ট করে।
list GET /v1beta/fileSearchStores
ব্যবহারকারীর মালিকানাধীন সমস্ত FileSearchStores তালিকা দেখায়।

REST রিসোর্স: v1beta.fileSearchStores.documents

পদ্ধতি
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
একটি Document মুছে ফেলে।
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
একটি নির্দিষ্ট Document সম্পর্কে তথ্য পায়।
list GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents
একটি Corpus অন্তর্গত সমস্ত Document তালিকা দেখায়।

REST রিসোর্স: v1beta.fileSearchStores.operations

পদ্ধতি
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*}
দীর্ঘদিন ধরে চলমান কোনো কার্যক্রমের সর্বশেষ অবস্থা জানায়।

REST রিসোর্স: v1beta.fileSearchStores.upload.operations

পদ্ধতি
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*}
দীর্ঘদিন ধরে চলমান কোনো কার্যক্রমের সর্বশেষ অবস্থা জানায়।

REST রিসোর্স: v1beta.files

পদ্ধতি
delete DELETE /v1beta/{name=files/*}
File মুছে দেয়।
get GET /v1beta/{name=files/*}
প্রদত্ত File মেটাডেটা সংগ্রহ করে।
list GET /v1beta/files
অনুরোধকারী প্রকল্পের মালিকানাধীন File মেটাডেটা তালিকাভুক্ত করে।
register POST /v1beta/files:register
FileService-এর সাথে গুগল ক্লাউড স্টোরেজ ফাইলগুলো রেজিস্টার করে।

REST রিসোর্স: v1beta.media

পদ্ধতি
upload POST /v1beta/files
POST /upload/v1beta/files
একটি File তৈরি করে।
uploadToFileSearchStore POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
FileSearchStore-এ ডেটা আপলোড করে, এবং FileSearchStore ডকুমেন্টে সংরক্ষণ করার আগে সেটিকে প্রিপ্রসেস ও চাঙ্ক করে।

REST রিসোর্স: v1beta.models

পদ্ধতি
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent
ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের জন্য একগুচ্ছ EmbedContent অনুরোধকে সারিতে যুক্ত করে।
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
ইনপুট Content থেকে একাধিক এমবেডিং ভেক্টর তৈরি করে, যা EmbedContentRequest অবজেক্ট হিসেবে উপস্থাপিত একগুচ্ছ স্ট্রিং নিয়ে গঠিত।
batchEmbedText POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText
একটি সিঙ্ক্রোনাস কলের মাধ্যমে ইনপুট টেক্সট ব্যবহার করে মডেল থেকে একাধিক এমবেডিং তৈরি করে।
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের জন্য একগুচ্ছ GenerateContent অনুরোধকে সারিতে যুক্ত করে।
countMessageTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens
একটি স্ট্রিং-এর উপর মডেলের টোকেনাইজার চালায় এবং টোকেন সংখ্যা ফেরত দেয়।
countTextTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens
কোনো টেক্সটের উপর মডেলের টোকেনাইজার প্রয়োগ করে এবং টোকেন সংখ্যা ফেরত দেয়।
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
ইনপুট Content উপর মডেলের টোকেনাইজার চালায় এবং টোকেন সংখ্যা ফেরত দেয়।
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
নির্দিষ্ট জেমিনি এমবেডিং মডেল ব্যবহার করে ইনপুট Content থেকে একটি টেক্সট এমবেডিং ভেক্টর তৈরি করে।
embedText POST /v1beta/{model=models/*}:embedText
একটি ইনপুট বার্তার ভিত্তিতে মডেল থেকে একটি এমবেডিং তৈরি করে।
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
GenerateContentRequest ইনপুটের ভিত্তিতে একটি মডেল রেসপন্স তৈরি করে।
generateMessage POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage
একটি ইনপুট MessagePrompt ভিত্তিতে মডেল থেকে একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।
generateText POST /v1beta/{model=models/*}:generateText
একটি ইনপুট বার্তার ভিত্তিতে মডেল থেকে প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।
get GET /v1beta/{name=models/*}
একটি নির্দিষ্ট Model সম্পর্কে তার সংস্করণ নম্বর, টোকেন সীমা, প্যারামিটার এবং অন্যান্য মেটাডেটার মতো তথ্য সংগ্রহ করে।
list GET /v1beta/models
জেমিনি এপিআই-এর মাধ্যমে উপলব্ধ Model তালিকা।
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict
পূর্বাভাসের জন্য অনুরোধ সম্পাদন করে।
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
Predict-এর মতোই, কিন্তু এটি একটি LRO রিটার্ন করে।
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
GenerateContentRequest ইনপুটের ভিত্তিতে মডেল থেকে একটি স্ট্রিমড রেসপন্স তৈরি করে।