PaLM API: Java के साथ चैट क्विकस्टार्ट करें

इस क्विकस्टार्ट की मदद से, Java क्लाइंट लाइब्रेरी के ज़रिए PaLM API में चैट सेवा का इस्तेमाल किया जा सकता है.

कोई API कुंजी पाएं

शुरू करने के लिए, आपको एपीआई पासकोड चाहिए.

API क्लाइंट इंस्टॉल करना

इन निर्देशों की मदद से, आपके स्थानीय Maven का डेटा स्टोर करने की जगह में PaLM Java SDK टूल इंस्टॉल कर दिया जाएगा. इससे आपको Gradle प्रोजेक्ट के लिए डिपेंडेंसी के तौर पर इसे जोड़ा जा सकेगा.

  1. google-cloud-ai-generativelanguage-v1-java.tar.gz फ़ाइल डाउनलोड करें.

  2. फ़ाइलों को एक्स्ट्रैक्ट करें और उन्हें mavenLocal में इंस्टॉल करें:

    # 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

अपने प्रोजेक्ट में SDK टूल जोड़ना

  1. अपनी Gradle कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल खोलें और पक्का करें कि mavenLocal(), repositories में शामिल हो:

    repositories {
    mavenCentral()
    // ...

    // Add the Maven Local repository
    mavenLocal()
}

  2. साथ ही, अपनी Gradle कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में, dependencies ब्लॉक में ज़रूरी लाइब्रेरी जोड़ें:

    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")
}

चर्चा सेवा क्लाइंट को शुरू करें

DiscussServiceSettings के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले TransportChannelProvider को हेडर के तौर पर अपनी एपीआई कुंजी (API_KEY एनवायरमेंट वैरिएबल से दी गई) पास करके, DiscussServiceClient शुरू करें:

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);

मैसेज का प्रॉम्प्ट बनाएं

आपको एपीआई को MessagePrompt देना होगा, ताकि यह अनुमान लगा सके कि चर्चा में अगला मैसेज क्या है.

(ज़रूरी नहीं) कुछ उदाहरण बनाएं

इसके अलावा, कुछ उदाहरण भी दिए जा सकते हैं कि मॉडल को क्या जनरेट करना चाहिए. इसमें उपयोगकर्ता का वह इनपुट और रिस्पॉन्स, दोनों शामिल होते हैं जिसे मॉडल को एम्युलेट करना चाहिए.

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();

प्रॉम्प्ट बनाएं

MessagePrompt.Builder पर, मैसेज के मौजूदा इतिहास के साथ उदाहरण भेजें. साथ ही, पिछले चरण के उदाहरण भी पास करें. हालांकि, उदाहरण देना ज़रूरी नहीं है.

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();

मैसेज जनरेट करें

GenerateMessageRequest बनाएं

GenerateMessageRequest.Builder को मॉडल का नाम और प्रॉम्प्ट भेजकर, GenerateMessageRequest बनाएं:

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();

अनुरोध भेजें

GenerateMessageResponse response = client.generateMessage(request);

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

System.out.println(returnedMessage);

अगले चरण

आपने PaLM API का इस्तेमाल करके अपना पहला Java ऐप्लिकेशन बना लिया है. इसके बाद, एपीआई और भाषा मॉडल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, नीचे दिए गए संसाधन पर जाएं.