使用 Gemini API，您可以构建跨多个回合的自由形式对话。Vertex AI in Firebase SDK 通过管理对话状态来简化该流程，因此与 generateContentStream() 或 generateContent() 不同，您无需自行存储对话记录。
准备工作
完成 Vertex AI in Firebase SDK 入门指南（如果您尚未完成）。请确保您已完成以下所有操作：
设置一个新的 Firebase 项目或一个现有的 Firebase 项目，包括使用 Blaze 定价方案并启用所需的 API。
将您的应用与 Firebase 相关联，包括注册应用并将 Firebase 配置添加到应用中。
添加 SDK，并在应用中初始化 Vertex AI 服务和生成式模型。
将应用连接到 Firebase、添加 SDK 并初始化 Vertex AI 服务和生成式模型后，您就可以调用 Gemini API 了。
发送聊天提示请求
如需构建多轮对话（如聊天），请先通过调用 startChat() 初始化聊天。然后，使用 sendMessageStream()（或 sendMessage()）发送新用户消息，这也会将消息和回复附加到聊天记录中。
与对话中的内容相关联的 role 有两个可能的选项：
user：提供提示的角色。此值是调用sendMessageStream()（或sendMessage()）的默认值，如果传递其他角色，该函数会抛出异常。model：提供回答的角色。使用现有history调用startChat()时，可以使用此角色。
选择是流式传输响应 (sendMessageStream)，还是等待响应生成整个结果 (sendMessage)。
流式传输
您可以通过不等待模型生成的完整结果，而是使用流式处理部分结果，从而实现更快的互动。
不在线播放
或者，您也可以等待整个结果而不是流式传输结果；只有在模型完成整个生成过程后，系统才会返回结果。
了解如何根据用例和应用选择 Gemini 模型和（可选）位置。
您还可以执行以下操作
- 了解如何在向模型发送长提示之前计算词元数量。
- 设置 Cloud Storage for Firebase，以便您使用 Cloud Storage 网址在多模态请求中添加大型文件。文件可以是图片、PDF、视频和音频。
- 开始考虑为正式版做好准备，包括设置 Firebase App Check，以保护 Gemini API 免遭未经授权的客户端滥用。
试用 Gemini API 的其他功能
- 根据纯文本提示生成文本。
- 从多模态提示（包括文本、图片、PDF、视频和音频）生成文本。
- 根据文本和多模态提示生成结构化输出（例如 JSON）。
- 使用函数调用将生成式模型连接到外部系统和信息。
了解如何控制内容生成
您还可以使用 Vertex AI Studio 对提示和模型配置进行实验。
详细了解 Gemini 模型
了解适用于各种用例的模型及其配额和价格。就您使用 Vertex AI in Firebase 的体验提供反馈