Google AI istemci SDK'larından Firebase AI mantık SDK'larına geçiş


Doğrudan taşıma talimatlarına git

Neden Firebase AI Logic SDK'larını kullanmak için geçiş yapmalısınız?

Gemini Developer API erişimi sağlayan alternatif bir mobil veya web istemcisi SDK'sı grubu denemiş olabilirsiniz.

Bu istemci SDK'ları, mobil ve web uygulamaları için kritik hizmetler sunan güçlü Firebase ekosistemine entegre edilmemişti. Bu SDK'ların desteği sonlandırıldı. Artık Firebase AI Logic istemci SDK'ları kullanılıyor. Bu SDK'lar sayesinde Gemini Developer API erişebilirsiniz.

Mobil ve web uygulamaları için güvenlik özellikleri

Mobil ve web uygulamalarında güvenlik kritik öneme sahiptir ve özel hususların dikkate alınmasını gerektirir. Bunun nedeni, Gemini API çağrıları da dahil olmak üzere kodunuzun korumasız bir ortamda çalışmasıdır. Firebase App Check kullanarak API'leri yetkisiz istemcilerin kötüye kullanımından koruyabilirsiniz.

Firebase App Check'ü Firebase AI Logic ile kullandığınızda, Gemini API anahtarınızı Gemini Developer API için doğrudan mobil veya web uygulamanızın kod tabanına eklemezsiniz. Bunun yerine, Gemini API anahtarı sunucuda kalır ve kötü niyetli kişilere maruz kalmaz.

Mobil ve web uygulamaları için oluşturulmuş ekosistem

Firebase, Google'ın mobil ve web uygulamaları geliştirmeye yönelik platformudur. Firebase AI Logic kullanmak, uygulamalarınızın tam yığın uygulamaların ve geliştiricilerin ihtiyaçlarına odaklanan bir ekosistemde olduğu anlamına gelir. Örneğin:

  • Firebase Remote Config kullanarak yeni bir uygulama sürümü yayınlamadan çalışma zamanı yapılandırmalarını dinamik olarak ayarlayın veya uygulamanızdaki değerleri (ör. model adı ve sürümü) değiştirin.

  • Cloud Storage for Firebase istemcisini kullanıyorsanız çok formatlı isteklerinize büyük dosyalar eklemek için Cloud Storage for Firebase istemcisini kullanın. Cloud Storage istemci SDK'ları, dosya yükleme ve indirme işlemlerini (ağ koşulları kötü olsa bile) yönetmenize yardımcı olur ve son kullanıcılarınızın verileri için daha fazla güvenlik sunar.Vertex AI Gemini API Cloud Storage for Firebase kullanmayla ilgili çözüm kılavuzumuzdan daha fazla bilgi edinin.

  • Mobil ve web uygulamaları için oluşturulmuş veritabanı SDK'larını (ör. Cloud Firestore) kullanarak yapılandırılmış verileri yönetin.

Firebase AI Logic SDK'larına geçiş yapma

Firebase AI Logic SDK'larına geçiş adımlarına genel bakış:

  • 1. adım: Yeni veya mevcut bir Firebase projesi oluşturun ve uygulamanızı Firebase'e bağlayın.

  • 2. adım: Uygulamanıza Firebase AI Logic SDK'larını ekleyin.

  • 3. adım: Uygulamanızdaki içe aktarma işlemlerinizi ve başlatma işlemlerinizi güncelleyin.

  • 4. adım: Kullandığınız özelliklere bağlı olarak kodunuzu güncelleyin.

1. adım: Firebase projesi oluşturun ve uygulamanızı bağlayın

  1. Firebase konsolunda oturum açın ve Firebase projenizi seçin.

  2. Firebase konsolunda Firebase AI Logic sayfasına gidin.

  3. Projeniz için gerekli API'leri ve kaynakları ayarlamanıza yardımcı olacak rehberli bir iş akışı başlatmak için Başlayın'ı tıklayın.

  4. Gemini Developer API simgesini seçin. İsterseniz diğer API sağlayıcıyı daha sonra ayarlayıp kullanabilirsiniz.

    Konsol, gerekli API'leri etkinleştirir ve projenizde yeni, özel bir Gemini API anahtarı oluşturur.
    Bu yeni Gemini API anahtarını uygulamanızın kod tabanına eklemeyin. Daha fazla bilgi edinin.

  5. Konsolun iş akışında istenirse uygulamanızı kaydetmek ve Firebase'e bağlamak için ekrandaki talimatları uygulayın.

  6. Kitaplığı ve uygulamanızdaki başlatma işlemini güncellemek için bu taşıma kılavuzunu okumaya devam edin.

2. adım: Firebase AI Logic SDK'sını uygulamanıza ekleyin

Firebase projeniz ayarlanıp uygulamanız Firebase'e bağlandıktan sonra (önceki adıma bakın) artık uygulamanıza Firebase AI Logic SDK'sını ekleyebilirsiniz.

Swift

Firebase bağımlılarını yükleyip yönetmek için Swift Package Manager'ı kullanın.

Firebase AI Logic kitaplığı, Gemini ve Imagen modelleriyle etkileşim kurmak için API'lere erişim sağlar. Kitaplık, Apple platformları için Firebase SDK'sına (firebase-ios-sdk) dahildir.

Firebase'i zaten kullanıyorsanız Firebase paketinizin 11.13.0 veya sonraki bir sürüm olduğundan emin olun.

  1. Xcode'da, uygulama projeniz açıkken File > Add Package Dependencies (Dosya > Paket Bağımlılıkları Ekle) seçeneğine gidin.

  2. İstendiğinde Firebase Apple platformları SDK deposunu ekleyin:

    https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk

  3. En son SDK sürümünü seçin.

  4. FirebaseAI kitaplığını seçin.

İşlem tamamlandığında Xcode otomatik olarak arka planda bağımlılarınızı çözümlemeye ve indirmeye başlar.

Kotlin

Firebase AI Logic Android için SDK (firebase-ai), Gemini ve Imagen modelleriyle etkileşim kurmak için API'lere erişim sağlar.

Modülünüzde (uygulama düzeyinde) Gradle dosyası (ör. <project>/<app-module>/build.gradle.kts) içinde Android için Firebase AI Logic kitaplığının bağımlılığını ekleyin. Kitaplık sürüm oluşturmayı kontrol etmek için Firebase Android BoM kullanmanızı öneririz.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}

Firebase Android BoM kullanıldığında uygulamanız Firebase Android kitaplıklarının daima uyumlu sürümlerini kullanır.

Java

Firebase AI Logic Android için SDK (firebase-ai), Gemini ve Imagen modelleriyle etkileşim kurmak için API'lere erişim sağlar.

Modülünüzde (uygulama düzeyinde) Gradle dosyası (ör. <project>/<app-module>/build.gradle.kts) içinde Android için Firebase AI Logic kitaplığının bağımlılığını ekleyin. Kitaplık sürüm oluşturmayı kontrol etmek için Firebase Android BoM kullanmanızı öneririz.

Java için iki ek kitaplık eklemeniz gerekir.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

Firebase Android BoM kullanıldığında uygulamanız Firebase Android kitaplıklarının daima uyumlu sürümlerini kullanır.

Web

Firebase AI Logic kitaplığı, Gemini ve Imagen modelleriyle etkileşim kurmak için API'lere erişim sağlar. Kitaplık, web için Firebase JavaScript SDK'sına dahildir.

  1. npm kullanarak Web için Firebase JS SDK'sını yükleyin:

    npm install firebase

  2. Uygulamanızda Firebase'i başlatın:

    import { initializeApp } from "firebase/app";

// 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);

Dart

Flutter için Firebase AI Logic eklentisi (firebase_ai), Gemini ve Imagen modelleriyle etkileşim kurmaya yönelik API'lere erişim sağlar.

  1. Temel eklentiyi ve Firebase AI Logic eklentisini yüklemek için Flutter proje dizininizden aşağıdaki komutu çalıştırın:

    flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_ai

  2. lib/main.dart dosyanızda Firebase çekirdek eklentisini, Firebase AI Logic eklentisini ve daha önce oluşturduğunuz yapılandırma dosyasını içe aktarın:

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

  3. Ayrıca lib/main.dart dosyanızda, yapılandırma dosyası tarafından dışa aktarılan DefaultFirebaseOptions nesnesini kullanarak Firebase'i başlatın:

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

  4. Flutter uygulamanızı yeniden oluşturun:

    flutter run

Unity

Unity desteği, Google AI istemci SDK'larında kullanılamıyordu.

Unity için Firebase AI Logic SDK'sını kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin.

Eski SDK'yı uygulamanızdan kaldırma

Uygulamanızı taşımayı tamamladıktan sonra (bu kılavuzdaki kalan bölümlere bakın) eski kitaplığı sildiğinizden emin olun.

Swift

Eski kitaplığı kaldırın:

  1. Xcode'da, uygulama projeniz açıkken Packages Dependencies (Paket Bağımlılıkları) bölmesine gidin.

  2. Paket bağımlılıkları listesinden generative-ai-swift paketini seçin.

  3. Listenin alt kısmındaki - düğmesini ve onaylamak için Kaldır'ı tıklayın.

Kotlin 

dependencies {
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
}

Java 

dependencies {
    implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
}

Web 

// BEFORE
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

Dart

Eski paketi silin:
flutter pub remove google_generative_ai

Unity

Unity desteği, Google AI istemci SDK'larında kullanılamıyordu.

Unity için Firebase AI Logic SDK'sını kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin.

3. adım: Uygulamanızdaki içe aktarma işlemlerinizi ve başlatma işlemlerinizi güncelleyin

İçe aktarma işlemlerinizi ve Gemini Developer API arka uç hizmetini nasıl başlattığınızı ve GenerativeModel örneğini nasıl oluşturduğunuzu güncelleyin.

Swift 

// BEFORE
import GoogleGenerativeAI

let model = GenerativeModel(name: "MODEL_NAME", apiKey: APIKey.default)

// AFTER
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-2.5-flash")

Kotlin 

// BEFORE
import com.google.ai.client.generativeai.Chat
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures

...

val generativeModel = GenerativeModel(modelName = "MODEL_NAME",
  // Access your API key as a Build Configuration variable
  apiKey = BuildConfig.apiKey
)

// AFTER
import com.google.firebase.Firebase
import com.google.firebase.ai.ai
import com.google.firebase.ai.type.GenerativeBackend

...

// 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-2.5-flash")

Java 

// BEFORE
import com.google.ai.client.generativeai.Chat;
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content;
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures;

...

GenerativeModel gm = new GenerativeModel("MODEL_NAME",
  // Access your API key as a Build Configuration variable
  BuildConfig.apiKey
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// AFTER
import com.google.firebase.ai.FirebaseAI;
import com.google.firebase.ai.GenerativeModel;
import com.google.firebase.ai.java.GenerativeModelFutures;
import com.google.firebase.ai.type.GenerativeBackend;

...

// 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-2.5-flash");

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

Web 

// BEFORE
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

// Fetch your API_KEY and access your API
const API_KEY = "...";
const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY);

...

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "MODEL_NAME"});

// AFTER
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-2.5-flash" });

Dart 

// BEFORE
import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';

final apiKey = Platform.environment['API_KEY'];
if (apiKey == null) {
print('No \$API_KEY environment variable');
exit(1);
}

final model = GenerativeModel(model: 'MODEL_NAME', apiKey: apiKey);

// AFTER
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-2.5-flash');

Unity

Unity desteği, Google AI istemci SDK'larında kullanılamıyordu.

Unity için Firebase AI Logic SDK'sını kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin.

Kullandığınız özelliğe bağlı olarak her zaman GenerativeModel örneği oluşturamayabilirsiniz.

4. adım: Kullandığınız özelliklere bağlı olarak kodu güncelleyin

Bu adımda, kullandığınız özelliklere bağlı olarak gerekebilecek değişiklikler açıklanmaktadır.

  • Firebase AI Logic istemci SDK'ları kod yürütmeyi desteklemez. Bu özelliği kullanıyorsanız uygulamanızda bu duruma uygun düzenlemeler yapın.

  • Firebase AI Logic istemci SDK'larına geçişi desteklemek için kodunuzda yapmanız gereken değişiklikler olup olmadığını görmek üzere aşağıdaki listeleri inceleyin.

Tüm diller ve platformlar için zorunludur.

  • İşlev çağrısı
    Bu özelliği uyguladıysanız şemanızı tanımlama şeklinizde güncellemeler yapmanız gerekir. İşlev bildirimlerinizi nasıl yazacağınızı öğrenmek için güncellenmiş işlev çağrısı kılavuzunu incelemenizi öneririz.

  • responseSchema
    kullanarak yapılandırılmış çıkış (ör. JSON) oluşturma Bu özelliği uyguladıysanız şemanızı tanımlama şeklinizde güncellemeler yapmanız gerekir. JSON şemalarını nasıl yazacağınızı öğrenmek için yeni yapılandırılmış çıktı kılavuzunu incelemenizi öneririz.

  • Zaman aşımı

    • İstekler için varsayılan zaman aşımı 180 saniye olarak değiştirildi.

Platforma veya dile göre zorunlu

Swift

  • Numaralandırmalar

    • Çoğu enum türü, statik değişkenlere sahip struct ile değiştirildi. Bu değişiklik, API'nin geriye dönük uyumlu bir şekilde geliştirilmesine daha fazla esneklik sağlar. switch ifadelerini kullanırken artık bilinmeyen veya işlenmeyen değerleri (gelecekte SDK'ya eklenecek yeni değerler dahil) kapsayan bir default: durumu eklemeniz gerekir.

    • BlockThreshold numaralandırması HarmBlockThreshold olarak yeniden adlandırıldı. Bu tür artık struct.

    • Aşağıdaki numaralandırmalardan (artık struct) unknown ve unspecified durumları kaldırıldı: HarmCategory, HarmBlockThreshold, HarmProbability, BlockReason ve FinishReason.

    • Yeni türlerin geriye dönük uyumlu şekilde eklenmesine olanak tanımak için ModelContent.Part numaralandırması Part adlı bir protokolle değiştirildi. Bu değişiklik, İçerik bölümleri bölümünde daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

  • İçerik bölümleri

    • ThrowingPartsRepresentable protokolü kaldırıldı ve ara sıra derleyici hatalarını önlemek için ModelContent başlatıcıları basitleştirildi. Düzgün şekilde kodlanmayan resimler, generateContent içinde kullanıldığında hata vermeye devam eder.

    • ModelContent.Part durumları, Part protokolüne uygun aşağıdaki struct türleriyle değiştirildi:

      • .text - TextPart
      • .data - InlineDataPart
      • .fileData - FileDataPart
      • .functionCall - FunctionCallPart
      • .functionResponse - FunctionResponsePart

  • Zarar kategorisi

    • HarmCategory, artık SafetySetting türünde iç içe yerleştirilmeyecek şekilde değiştirildi. SafetySetting.HarmCategory olarak adlandırıyorsanız HarmCategory ile değiştirebilirsiniz.

  • Güvenlikle ilgili geri bildirim

    • Yanıtların hiçbirinde kullanılmadığı için SafetyFeedback türü kaldırıldı.

  • Alıntı meta verileri

    • citationSources özelliğinin adı, CitationMetadata içinde citations olarak değiştirildi.

  • Faturalandırılabilir toplam karakter sayısı

    • Karakter gönderilmeyen durumları yansıtmak için CountTokensResponse içindeki totalBillableCharacters özelliği isteğe bağlı olarak değiştirildi.

  • Aday yanıtı

    • Diğer platformlarla eşleşmesi için CandidateResponse, Candidate olarak yeniden adlandırıldı.

  • Üretim yapılandırması

    • GenerationConfig öğesinin herkese açık özellikleri internal olarak değiştirildi. Bunların tümü başlatıcıda yapılandırılabilir.

Kotlin

  • Numaralandırmalar

    • enum sınıfları ve sealed sınıfları normal sınıflarla değiştirildi. Bu değişiklik, API'nin geriye dönük uyumlu bir şekilde geliştirilmesine daha fazla esneklik sağlar.

    • BlockThreshold numaralandırması, HarmBlockThreshold olarak yeniden adlandırıldı.

    • Şu numaralandırmalardan değerler kaldırıldı: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason ve FinishReason.

  • Blob yöntemleri

    • Adlarında Blob bulunan tüm yöntemler, bunun yerine InlineData kullanacak şekilde yeniden adlandırıldı.

  • Güvenlik ayarları

    • method alanı boş bırakılabilir olarak değiştirildi.

  • Süre sınıfı

    • Kotlin'in Duration sınıfının tüm kullanımları kaldırıldı ve long ile değiştirildi. Bu değişiklik, Java ile daha iyi birlikte çalışabilirlik sağlar.

  • Alıntı meta verileri

    • CitationMetadata içinde daha önce tanımlanan tüm alanları Citation adlı yeni bir sınıfa sarmalayın. Alıntılar, CitationMetadata bölümündeki citations adlı listede yer alır. Bu değişiklik, platformlar arasında türlerin daha iyi eşleşmesini sağlar.

  • Parça sayma

    • totalBillableCharacters alanı boş bırakılabilir olarak değiştirildi.

  • Faturalandırılabilir toplam karakter sayısı

    • Karakter gönderilmeyen durumları yansıtmak için CountTokensResponse içindeki totalBillableCharacters özelliği isteğe bağlı olarak değiştirildi.

  • Model oluşturma

    • Diğer platformlarla uyumlu olması için requestOptions parametresi, parametre listesinin sonuna taşındı.

Java

  • Numaralandırmalar

    • enum sınıfları ve sealed sınıfları normal sınıflarla değiştirildi. Bu değişiklik, API'nin geriye dönük uyumlu bir şekilde geliştirilmesine daha fazla esneklik sağlar.

    • BlockThreshold numaralandırması, HarmBlockThreshold olarak yeniden adlandırıldı.

    • Şu numaralandırmalardan değerler kaldırıldı: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason ve FinishReason.

  • Blob yöntemleri

    • Adlarında Blob bulunan tüm yöntemler, bunun yerine InlineData kullanacak şekilde yeniden adlandırıldı.

  • Güvenlik ayarları

    • method alanı boş bırakılabilir olarak değiştirildi.

  • Süre sınıfı

    • Kotlin'in Duration sınıfının tüm kullanımları kaldırıldı ve long ile değiştirildi. Bu değişiklik, Java ile daha iyi birlikte çalışabilirlik sağlar.

  • Alıntı meta verileri

    • CitationMetadata içinde daha önce tanımlanan tüm alanları Citation adlı yeni bir sınıfa sarmalayın. Alıntılar, CitationMetadata bölümündeki citations adlı listede yer alır. Bu değişiklik, platformlar arasında türlerin daha iyi eşleşmesini sağlar.

  • Parça sayma

    • totalBillableCharacters alanı boş bırakılabilir olarak değiştirildi.

  • Faturalandırılabilir toplam karakter sayısı

    • Karakter gönderilmeyen durumları yansıtmak için CountTokensResponse içindeki totalBillableCharacters özelliği isteğe bağlı olarak değiştirildi.

  • Model oluşturma

    • Diğer platformlarla uyumlu olması için requestOptions parametresi, parametre listesinin sonuna taşındı.

Web

JavaScript için Google AI istemci SDK'sında, Firebase AI Logic istemci SDK'larının ayrıldığı zamandan beri birçok değişiklik yapıldığını unutmayın. Aşağıdaki listede, Firebase AI Logic istemci SDK'larına geçerken dikkate almanız gerekebilecek bazı olası değişiklikler yer almaktadır.

  • Numaralandırmalar

    • Aşağıdaki numaralandırmalardan değerler kaldırıldı: HarmCategory, BlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason ve FinishReason.

  • Engelleme nedeni

    • PromptFeedback içindeki blockReason alanı isteğe bağlı olarak değiştirildi.

  • Arama Temellendirmesi

    • Firebase AI Logic SDK'larında henüz desteklenmediği için bu özelliğin tüm kullanımları kaldırıldı.

  • Hatalar

    • GoogleGenerativeAIError ile ilgili tüm kullanımlar kaldırıldı ve isteğe bağlı olarak AIError'e geçildi.

Dart

  • Numaralandırmalar

    • Aşağıdaki numaralandırmalardan değerler kaldırıldı: HarmCategory, HarmProbability, BlockReason ve FinishReason.

  • Veri kısmı

    • Diğer platformlarla uyumlu olması için DataPart işlevi InlineDataPart, static data işlevi ise inlineData olarak yeniden adlandırıldı.

  • İstek seçenekleri

    • timeout işlevsel olmadığı için RequestOptions kaldırıldı. Bu özellik yakın gelecekte yeniden eklenecek ancak diğer platformlarla eşleşmesi için GenerativeModel türüne taşınacak.

  • Durdurma dizileri

    • GenerationConfig içindeki stopSequences parametresi isteğe bağlı olacak ve boş bir dizi yerine varsayılan olarak null değerini alacak şekilde değiştirildi.

  • Alıntılar

    • citationSources özelliğinin adı, CitationMetadata içinde citations olarak değiştirildi. CitationSource türü, diğer platformlarla eşleşmesi için Citation olarak yeniden adlandırıldı.

  • Gereksiz genel türler, yöntemler ve özellikler

    • Aşağıdaki türler, yöntemler ve özellikler yanlışlıkla kullanıma sunulduğu için kaldırıldı: defaultTimeout, CountTokensResponseFields, parseCountTokensResponse, parseEmbedContentResponse, parseGenerateContentResponse, parseContent, BatchEmbedContentsResponse, ContentEmbedding, EmbedContentRequest ve EmbedContentResponse.

  • Parça sayma

    • Artık gerekli olmayan countTokens işlevindeki ekstra alanlar kaldırıldı. Yalnızca contents gereklidir.

  • Model oluşturma

    • Diğer platformlarla uyumlu olması için systemInstruction parametresi, parametre listesinin sonuna taşındı.

  • Yerleştirme işlevi

    • Modelden desteklenmeyen yerleştirme işlevleri (embedContent ve batchEmbedContents) kaldırıldı.

Unity

Unity desteği, Google AI istemci SDK'larında kullanılamıyordu.

Unity için Firebase AI Logic SDK'sını kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğrenin.


Firebase AI Logic ile ilgili deneyiminiz hakkında geri bildirim verme