PaLM API: Java এর সাথে চ্যাট কুইকস্টার্ট

এই কুইকস্টার্ট আপনাকে জাভা ক্লায়েন্ট লাইব্রেরির মাধ্যমে PaLM API-এ চ্যাট পরিষেবা ব্যবহার করা শুরু করে।

একটি API কী পান

শুরু করতে, আপনাকে একটি API কী পেতে হবে।

API ক্লায়েন্ট ইনস্টল করা হচ্ছে

এই নির্দেশাবলী আপনার স্থানীয় Maven সংগ্রহস্থলে PaLM Java SDK ইনস্টল করবে যাতে আপনি এটিকে আপনার Gradle প্রকল্পে নির্ভরতা হিসাবে যুক্ত করতে পারেন।

1. google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java.tar.gz ফাইলটি ডাউনলোড করুন।

2. ফাইলগুলি এক্সট্র্যাক্ট করুন এবং তাদের mavenLocal এ ইনস্টল করুন:

   # Extract the files
   tar -xzvf google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java.tar.gz
   cd google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java
   
   # Install to mavenLocal
   ./gradlew publishToMavenLocal
   

আপনার প্রকল্পে SDK যোগ করা হচ্ছে

1. আপনার Gradle কনফিগারেশন ফাইলটি খুলুন এবং নিশ্চিত করুন যে mavenLocal() repositories অধীনে তালিকাভুক্ত রয়েছে:

   repositories {
       mavenCentral()
       // ...
   
       // Add the Maven Local repository
       mavenLocal()
   }
   

2. এছাড়াও আপনার গ্রেডল কনফিগারেশন ফাইলে dependencies ব্লকে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি যোগ করুন:

   dependencies {
       // ...
   
       // Add these dependencies to use Generative AI
       implementation("com.google.cloud:gapic-google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java:0.0.0-SNAPSHOT")
       implementation("io.grpc:grpc-okhttp:1.53.0")
   }
   

আলোচনা পরিষেবা ক্লায়েন্ট শুরু করুন

DiscussServiceSettings দ্বারা ব্যবহার করার জন্য TransportChannelProvider এ হেডার হিসাবে আপনার API কী ( API_KEY এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলের মাধ্যমে সরবরাহ করা) পাস করে একটি DiscussServiceClient শুরু করুন:

import com.google.ai.generativelanguage.v1.DiscussServiceClient;
import com.google.ai.generativelanguage.v1.DiscussServiceSettings;
import com.google.api.gax.core.FixedCredentialsProvider;
import com.google.api.gax.grpc.InstantiatingGrpcChannelProvider;
import com.google.api.gax.rpc.FixedHeaderProvider;


HashMap<String, String> headers = new HashMap<>();
headers.put("x-goog-api-key", System.getEnv("API_KEY"));

InstantiatingGrpcChannelProvider provider = InstantiatingGrpcChannelProvider.newBuilder()
    .setHeaderProvider(FixedHeaderProvider.create(headers))
    .build();

DiscussServiceSettings settings = DiscussServiceSettings.newBuilder()
    .setTransportChannelProvider(provider)
    .setCredentialsProvider(FixedCredentialsProvider.create(null))
    .build();

DiscussServiceClient client = DiscussServiceClient.create(settings);

একটি বার্তা প্রম্পট তৈরি করুন

আপনাকে API এ একটি MessagePrompt প্রদান করতে হবে যাতে এটি আলোচনায় পরবর্তী বার্তাটি কী তা অনুমান করতে পারে।

(ঐচ্ছিক) কিছু উদাহরণ তৈরি করুন

ঐচ্ছিকভাবে, আপনি মডেলটি কী তৈরি করা উচিত তার কিছু উদাহরণ প্রদান করতে পারেন। এতে ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং মডেলের অনুকরণ করা উচিত এমন প্রতিক্রিয়া উভয়ই অন্তর্ভুক্ত।

import com.google.ai.generativelanguage.v1.Example;
import com.google.ai.generativelanguage.v1.Message;


Message input = Message.newBuilder()
    .setContent("What is the capital of California?")
    .build();

Message response = Message.newBuilder()
    .setContent("If the capital of California is what you seek, Sacramento is where you ought to peek.")
    .build();

Example californiaExample = Example.newBuilder()
    .setInput(input)
    .setOutput(response)
    .build();

প্রম্পট তৈরি করুন

বর্তমান বার্তা ইতিহাস এবং ঐচ্ছিকভাবে পূর্ববর্তী ধাপের উদাহরণ সহ MessagePrompt.Builder এ উদাহরণগুলি প্রেরণ করুন৷

import com.google.ai.generativelanguage.v1.Message;
import com.google.ai.generativelanguage.v1.MessagePrompt;

Message geminiMessage = Message.newBuilder()
    .setAuthor("0")
    .setContent("How tall is the Eiffel Tower?")
    .build();

MessagePrompt messagePrompt = MessagePrompt.newBuilder()
    .addMessages(geminiMessage) // required
    .setContext("Respond to all questions with a rhyming poem.") // optional
    .addExamples(californiaExample) // use addAllExamples() to add a list of examples
    .build();

বার্তা তৈরি করুন

একটি GenerateMessageRequest তৈরি করুন

একটি মডেল নাম পাস করে একটি GenerateMessageRequest তৈরি করুন এবং GenerateMessageRequest.Builder এ প্রম্পট করুন:

GenerateMessageRequest request = GenerateMessageRequest.newBuilder()
    .setModel("models/chat-bison-001") // Required, which model to use to generate the result
    .setPrompt(messagePrompt) // Required
    .setTemperature(0.5f) // Optional, controls the randomness of the output
    .setCandidateCount(1) // Optional, the number of generated messages to return
    .build();

অনুরোধ পাঠান

GenerateMessageResponse response = client.generateMessage(request);

Message returnedMessage = response.getCandidatesList().get(0);

System.out.println(returnedMessage);

পরবর্তী পদক্ষেপ

এখন আপনি PaLM API ব্যবহার করে আপনার প্রথম জাভা অ্যাপ তৈরি করেছেন, সাধারণভাবে API এবং ভাষার মডেল সম্পর্কে আরও জানতে নীচের সংস্থানটি দেখুন।

• প্রম্পটিং কৌশল সম্পর্কে আরও জানতে LLM-এর বিষয়ের ভূমিকা দেখুন।