Используя Gemini API , вы можете создавать диалоги в произвольной форме, состоящие из нескольких ходов. Vertex AI в Firebase SDK упрощает процесс, управляя состоянием разговора, поэтому, в отличие от generateContentStream() или generateContent() , вам не нужно самостоятельно хранить историю разговора.
При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией API Gemini « Google AI ».
Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает API Gemini , перейдите на наши Vertex AI в Firebase SDK (эта документация), которые имеют множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка больших медиафайлов в запросах .
При необходимости вызовите серверный API Vertex AI Gemini (например, с помощью Python, Node.js или Go).
Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .
Прежде чем начать
Если вы еще этого не сделали, прочтите руководство по началу работы с Vertex AI в Firebase SDK . Убедитесь, что вы выполнили все следующее:
Настройте новый или существующий проект Firebase, включая использование тарифного плана Blaze и включение необходимых API.
Подключите свое приложение к Firebase, включая регистрацию вашего приложения и добавление конфигурации Firebase в ваше приложение.
Добавьте SDK и инициализируйте службу Vertex AI и генеративную модель в своем приложении.
После того как вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Gemini API .
Отправить запрос на подсказку в чате
Чтобы построить многоходовой разговор (например, чат), начните с инициализации чата, вызвав startChat() . Затем используйте sendMessageStream() (или sendMessage() ), чтобы отправить новое сообщение пользователя, которое также добавит сообщение и ответ в историю чата.
Существует два возможных варианта role , связанной с содержимым беседы:
user: роль, которая предоставляет подсказки. Это значение является значением по умолчанию для вызововsendMessageStream()(илиsendMessage()), и функция выдает исключение, если передается другая роль.model: роль, которая предоставляет ответы. Эту роль можно использовать при вызовеstartChat()с существующейhistory.
Выберите, хотите ли вы передать ответ в потоковом режиме ( sendMessageStream ) или дождаться ответа, пока не будет сгенерирован весь результат ( sendMessage ).
Потоковое вещание
Вы можете добиться более быстрого взаимодействия, не дожидаясь получения всего результата от создания модели, а вместо этого используйте потоковую передачу для обработки частичных результатов.
Без потоковой передачи
Альтернативно, вы можете дождаться всего результата вместо потоковой передачи; результат возвращается только после того, как модель завершит весь процесс генерации.
Узнайте, как выбрать модель и, при необходимости, местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Что еще вы можете сделать?
- Узнайте, как считать токены, прежде чем отправлять модели длинные запросы.
- Настройте Cloud Storage for Firebase чтобы вы могли включать большие файлы в свои мультимодальные запросы и иметь более управляемое решение для предоставления файлов в приглашениях. Файлы могут включать изображения, PDF-файлы, видео и аудио.
- Начните думать о подготовке к работе, включая настройку Firebase App Check для защиты Gemini API от злоупотреблений со стороны неавторизованных клиентов. Также обязательно ознакомьтесь с производственным контрольным списком .
Попробуйте другие возможности Gemini API
- Генерация текста из текстовых подсказок .
- Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
- Генерируйте структурированный вывод (например, JSON) как из текстовых, так и из мультимодальных подсказок.
- Используйте вызов функций для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.
Узнайте, как контролировать создание контента
- Понимание структуры подсказок , включая лучшие практики, стратегии и примеры подсказок.
- Настройте параметры модели , такие как температура и токены максимальной выходной мощности (для Gemini ) или соотношение сторон и поколение людей (для Imagen ).
- Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.
Узнайте больше о поддерживаемых моделях
Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ценах .Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI в Firebase.