Mit der Gemini API Unterhaltungen über mehrere Themen (Chat) erstellen

Mit der Gemini API können Sie Multi-Turn-Unterhaltungen im Freiformat erstellen. Das Firebase AI Logic SDK vereinfacht den Prozess, indem es den Status der Unterhaltung verwaltet. Anders als bei generateContent() (oder generateContentStream()) müssen Sie den Unterhaltungsverlauf also nicht selbst speichern.

Hinweis

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Sehen Sie sich den Startleitfaden an, in dem beschrieben wird, wie Sie Ihr Firebase-Projekt einrichten, Ihre App mit Firebase verbinden, das SDK hinzufügen, den Backend-Dienst für den ausgewählten Gemini API-Anbieter initialisieren und eine GenerativeModel-Instanz erstellen.

Zum Testen und Iterieren Ihrer Prompts und zum Generieren eines Code-Snippets empfehlen wir Google AI Studio.

Nur-Text-Chats erstellen

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, müssen Sie den Abschnitt Vorbereitung in diesem Leitfaden durcharbeiten, um Ihr Projekt und Ihre App einzurichten.
In diesem Abschnitt klicken Sie auch auf eine Schaltfläche für den von Ihnen ausgewählten Gemini API Anbieter, damit auf dieser Seite anbieterspezifische Inhalte angezeigt werden.

Wenn Sie eine Unterhaltung mit mehreren Antworten (z. B. einen Chat) erstellen möchten, müssen Sie zuerst den Chat initialisieren, indem Sie startChat() aufrufen. Senden Sie dann mit sendMessage() eine neue Nutzernachricht. Dadurch werden die Nachricht und die Antwort an den Chatverlauf angehängt.

Es gibt zwei mögliche Optionen für role, die mit den Inhalten in einer Unterhaltung verknüpft sind:

  • user: die Rolle, die die Prompts bereitstellt. Dieser Wert ist der Standardwert für Aufrufe von sendMessage(). Die Funktion wirft eine Ausnahme, wenn eine andere Rolle übergeben wird.

  • model: die Rolle, die die Antworten liefert. Diese Rolle kann verwendet werden, wenn startChat() mit vorhandenen history aufgerufen wird.

Swift

Sie können startChat() und sendMessage() aufrufen, um eine Nachricht an einen neuen Nutzer zu senden:


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")


// Optionally specify existing chat history
let history = [
  ModelContent(role: "user", parts: "Hello, I have 2 dogs in my house."),
  ModelContent(role: "model", parts: "Great to meet you. What would you like to know?"),
]

// Initialize the chat with optional chat history
let chat = model.startChat(history: history)

// To generate text output, call sendMessage and pass in the message
let response = try await chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Sie können startChat() und sendMessage() aufrufen, um eine Nachricht an einen neuen Nutzer zu senden:

In Kotlin sind die Methoden in diesem SDK Suspend-Funktionen und müssen aus einem Coroutine-Kontext aufgerufen werden. 

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")


// Initialize the chat
val chat = generativeModel.startChat(
  history = listOf(
    content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") },
    content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?") }
  )
)

val response = chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
print(response.text)

Java

Sie können startChat() und sendMessage() aufrufen, um eine Nachricht an einen neuen Nutzer zu senden:

Bei Java geben die Methoden in diesem SDK eine ListenableFuture zurück. 

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);


// (optional) Create previous chat history for context
Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder();
userContentBuilder.setRole("user");
userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house.");
Content userContent = userContentBuilder.build();

Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder();
modelContentBuilder.setRole("model");
modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?");
Content modelContent = userContentBuilder.build();

List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat(history);

// Create a new user message
Content.Builder messageBuilder = new Content.Builder();
messageBuilder.setRole("user");
messageBuilder.addText("How many paws are in my house?");

Content message = messageBuilder.build();

// Send the message
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(message);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

Sie können startChat() und sendMessage() aufrufen, um eine Nachricht an einen neuen Nutzer zu senden:


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.0-flash" });


async function run() {
  const chat = model.startChat({
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello, I have 2 dogs in my house." }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      maxOutputTokens: 100,
    },
  });

  const msg = "How many paws are in my house?";

  const result = await chat.sendMessage(msg);

  const response = await result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Sie können startChat() und sendMessage() anrufen, um eine Nachricht an einen neuen Nutzer zu senden:


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');


final chat = model.startChat();
// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

final response = await chat.sendMessage(prompt);
print(response.text);

Einheit

Sie können StartChat() und SendMessageAsync() aufrufen, um eine Nachricht an einen neuen Nutzer zu senden:


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash");


// Optionally specify existing chat history
var history = new [] {
  ModelContent.Text("Hello, I have 2 dogs in my house."),
  new ModelContent("model", new ModelContent.TextPart("Great to meet you. What would you like to know?")),
};

// Initialize the chat with optional chat history
var chat = model.StartChat(history);

// To generate text output, call SendMessageAsync and pass in the message
var response = await chat.SendMessageAsync("How many paws are in my house?");
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

Weitere Informationen zur Auswahl eines Modells

Bilder mithilfe eines wechselseitigen Chats iterieren und bearbeiten

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, müssen Sie den Abschnitt Vorbereitung in diesem Leitfaden durcharbeiten, um Ihr Projekt und Ihre App einzurichten.
In diesem Abschnitt klicken Sie auch auf eine Schaltfläche für den von Ihnen ausgewählten Gemini API Anbieter, damit auf dieser Seite anbieterspezifische Inhalte angezeigt werden.

Mit dem Multi-Turn-Chat können Sie mit einem Gemini-Modell die von ihm generierten oder von Ihnen bereitgestellten Bilder iterieren.

Erstellen Sie eine GenerativeModel-Instanz, fügen Sie responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] in Ihre Modellkonfiguration ein und rufen Sie startChat() und sendMessage() auf, um Nachrichten an neue Nutzer zu senden.

Swift 


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
let generativeModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [.text, .image])
)

// Initialize the chat
let chat = model.startChat()

guard let image = UIImage(named: "scones") else { fatalError("Image file not found.") }

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
let prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon"

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
let response = try await chat.sendMessage(image, prompt)

// Inspect the generated image
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
  fatalError("No image data in response.")
}
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
  fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
let followUpResponse = try await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")

// Inspect the edited image after the follow up request
guard let followUpInlineDataPart = followUpResponse.inlineDataParts.first else {
  fatalError("No image data in response.")
}
guard let followUpUIImage = UIImage(data: followUpInlineDataPart.data) else {
  fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}

Kotlin 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    // Configure the model to respond with text and images
    generationConfig = generationConfig {
responseModalities = listOf(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE) }
)

// Provide an image for the model to edit
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.drawable.scones)

// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
val prompt = content {
    image(bitmap)
    text("Edit this image to make it look like a cartoon")
}

// Initialize the chat
val chat = model.startChat()

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = chat.sendMessage(prompt)
// Inspect the returned image
var generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }

// Follow up requests do not need to specify the image again
response = chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style")
generatedImageAsBitmap = response
    .candidates.first().content.parts.firstNotNullOf { it.asImageOrNull() }

Java 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
    // Configure the model to respond with text and images
    new GenerationConfig.Builder()
        .setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE))
        .build()
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// Provide an image for the model to edit
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones);

// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat();

// Create the initial prompt instructing the model to edit the image
Content prompt = new Content.Builder()
        .setRole("user")
        .addImage(bitmap)
        .addText("Edit this image to make it look like a cartoon")
        .build();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(prompt);
// Extract the image from the initial response
ListenableFuture<@Nullable Bitmap> initialRequest = Futures.transform(response, result -> {
    for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
        if (part instanceof ImagePart) {
            ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
            return imagePart.getImage();
        }
    }
    return null;
}, executor);

// Follow up requests do not need to specify the image again
ListenableFuture<GenerateContentResponse> modelResponseFuture = Futures.transformAsync(
        initialRequest,
        generatedImage -> {
            Content followUpPrompt = new Content.Builder()
                    .addText("But make it old-school line drawing style")
                    .build();
            return chat.sendMessage(followUpPrompt);
        },
        executor);

// Add a final callback to check the reworked image
Futures.addCallback(modelResponseFuture, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
                break;
            }
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web 


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE],
  },
});

// Prepare an image for the model to edit
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const imagePart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
const prompt = "Edit this image to make it look like a cartoon";

// Initialize the chat
const chat = model.startChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
const result = await chat.sendMessage([prompt, imagePart]);

// Request and inspect the generated image
try {
  const inlineDataParts = result.response.inlineDataParts();
  if (inlineDataParts?.[0]) {
    // Inspect the generated image
    const image = inlineDataParts[0].inlineData;
    console.log(image.mimeType, image.data);
  }
} catch (err) {
  console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
const followUpResult = await chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style");

// Request and inspect the returned image
try {
  const followUpInlineDataParts = followUpResult.response.inlineDataParts();
  if (followUpInlineDataParts?.[0]) {
    // Inspect the generated image
    const followUpImage = followUpInlineDataParts[0].inlineData;
    console.log(followUpImage.mimeType, followUpImage.data);
  }
} catch (err) {
  console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}

Dart 


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation',
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: GenerationConfig(responseModalities: [ResponseModality.text, ResponseModality.image]),
);

// Prepare an image for the model to edit
final image = await File('scones.jpg').readAsBytes();
final imagePart = InlineDataPart('image/jpeg', image);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
final prompt = TextPart("Edit this image to make it look like a cartoon");

// Initialize the chat
final chat = model.startChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
final response = await chat.sendMessage([
  Content.multi([prompt,imagePart])
]);

// Inspect the returned image
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
  final imageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
  // Process the image
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
final followUpResponse = await chat.sendMessage([
  Content.text("But make it old-school line drawing style")
]);

// Inspect the returned image
if (followUpResponse.inlineDataParts.isNotEmpty) {
  final followUpImageBytes = response.inlineDataParts[0].bytes;
  // Process the image
} else {
  // Handle the case where no images were generated
  print('Error: No images were generated.');
}

Einheit 


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "gemini-2.0-flash-preview-image-generation",
  // Configure the model to respond with text and images
  generationConfig: new GenerationConfig(
    responseModalities: new[] { ResponseModality.Text, ResponseModality.Image })
);

// Prepare an image for the model to edit
var imageFile = System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
  UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "scones.jpg"));
var image = ModelContent.InlineData("image/jpeg", imageFile);

// Provide an initial text prompt instructing the model to edit the image
var prompt = ModelContent.Text("Edit this image to make it look like a cartoon.");

// Initialize the chat
var chat = model.StartChat();

// To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt
var response = await chat.SendMessageAsync(new [] { prompt, image });

// Inspect the returned image
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
                         .OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
                         .Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
if (texture2D.LoadImage(imageParts.First().Data.ToArray())) {
  // Do something with the image
}

// Follow up requests do not need to specify the image again
var followUpResponse = await chat.SendMessageAsync("But make it old-school line drawing style");

// Inspect the returned image
var followUpImageParts = followUpResponse.Candidates.First().Content.Parts
                         .OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
                         .Where(part => part.MimeType == "image/png");
// Load the image into a Unity Texture2D object
UnityEngine.Texture2D followUpTexture2D = new(2, 2);
if (followUpTexture2D.LoadImage(followUpImageParts.First().Data.ToArray())) {
  // Do something with the image
}

Weitere Informationen zur Auswahl eines Modells

Antwort streamen

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, müssen Sie den Abschnitt Vorbereitung in diesem Leitfaden durcharbeiten, um Ihr Projekt und Ihre App einzurichten.
In diesem Abschnitt klicken Sie auch auf eine Schaltfläche für den von Ihnen ausgewählten Gemini API Anbieter, damit auf dieser Seite anbieterspezifische Inhalte angezeigt werden.

Sie können schnellere Interaktionen erzielen, wenn Sie nicht auf das vollständige Ergebnis der Modellgenerierung warten, sondern stattdessen Streaming zum Verarbeiten von Teilergebnissen verwenden. Wenn Sie die Antwort streamen möchten, rufen Sie sendMessageStream() auf.


Was können Sie sonst noch tun?

  • Informationen zum Zählen von Tokens, bevor lange Prompts an das Modell gesendet werden
  • Richten Sie Cloud Storage for Firebase ein, damit Sie große Dateien in Ihre multimodalen Anfragen aufnehmen und eine besser verwaltete Lösung für die Bereitstellung von Dateien in Prompts haben können. Dateien können Bilder, PDFs, Videos und Audiodateien enthalten.
  • Überlegen Sie, wie Sie sich auf die Produktion vorbereiten können (siehe Checkliste für die Produktion). Dazu gehören:
    • Firebase App Check einrichten, um die Gemini API vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.
    • Firebase Remote Config einbinden, um Werte in Ihrer App (z. B. den Modellnamen) zu aktualisieren, ohne eine neue App-Version zu veröffentlichen.

Weitere Funktionen ausprobieren

Inhaltserstellung steuern

Sie können auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren und sogar ein generiertes Code-Snippet mit Google AI Studio abrufen.

Weitere Informationen zu den unterstützten Modellen

Hier finden Sie Informationen zu den Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar sind, sowie zu ihren Kontingenten und Preisen.


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