איך מתחילים להשתמש ב-Gemini {7/}API באמצעות Vertex AI בערכות SDK של Firebase

iOS+ Android אינטרנט Flutter

במדריך הזה מוסבר איך להתחיל לבצע קריאות ל-Vertex AI Gemini API ישירות מהאפליקציה באמצעות ה-SDK של Vertex AI in Firebase לפלטפורמה שבחרתם.

אפשרויות אחרות לעבודה עם Gemini API

• אפשר גם להתנסות בגרסה חלופית 'Google AI' של Gemini API
  ולקבל גישה בחינם (במגבלות ובאזורים שבהם האפשרות זמינה) באמצעות Google AI Studio וחבילות ה-SDK של לקוחות Google AI. צריך להשתמש ב-SDK האלה לצורך יצירת אב טיפוס בלבד באפליקציות לנייד ובאפליקציות אינטרנט.

  אחרי שתתמצאו באופן שבו פועל Gemini API, תוכלו לעבור ל-Vertex AI in Firebase SDKs (המסמכים האלה) שיש בהם תכונות נוספות רבות שחשובות לאפליקציות לנייד ולאפליקציות אינטרנט, כמו הגנה על ה-API מפני ניצול לרעה באמצעות Firebase App Check ותמיכה בבקשות עם קובצי מדיה גדולים.

• אפשר גם להפעיל את Vertex AI Gemini API בצד השרת (למשל באמצעות Python,‏ Node.js או Go)
  . משתמשים בערכות ה-SDK של Vertex AI בצד השרת, ב-Firebase Genkit או ב-Firebase Extensions עבור Gemini API.

הערה: אפשר להשתמש במדריך הזה גם כדי להתחיל לגשת למודלים של Imagen באמצעות ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase.

דרישות מוקדמות

במדריך הזה אנו מניחים שאתם יודעים איך להשתמש ב-Xcode כדי לפתח אפליקציות לפלטפורמות של Apple (כמו iOS).

• צריך לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה לפלטפורמות של Apple עומדות בדרישות הבאות:

  • Xcode מגרסה 15.2 ואילך
  • האפליקציה שלכם צריכה לטרגט ל-iOS מגרסה 15 ואילך או ל-macOS מגרסה 12 ואילך.

• (אופציונלי) כדאי לבדוק את האפליקציה לדוגמה.

  הורדת האפליקציה לדוגמה

  אתם יכולים לנסות את ה-SDK במהירות, לראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה או להשתמש באפליקציית הדוגמה אם אין לכם אפליקציה משלכם לפלטפורמות של Apple. כדי להשתמש באפליקציית הדוגמה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.

שלב 1: מגדירים פרויקט Firebase ומקשרים את האפליקציה ל-Firebase

אם כבר יש לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמחוברת ל-Firebase

1. במסוף Firebase, עוברים לדף Build with Gemini.

2. לוחצים על הכרטיס Vertex AI in Firebase כדי להפעיל תהליך עבודה שיעזור לכם לבצע את המשימות הבאות:

   • משדרגים את הפרויקט לתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש.

   • מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט (Vertex AI API ו-Vertex AI in Firebase API).

3. עוברים לשלב הבא במדריך כדי להוסיף את ה-SDK לאפליקציה.

אם עדיין אין לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמחוברת ל-Firebase

הגדרת פרויקט Firebase

1. נכנסים למסוף Firebase.

2. לוחצים על Create project (יצירת פרויקט) ומשתמשים באחת מהאפשרויות הבאות:

   • אפשרות 1: יוצרים פרויקט Firebase חדש לגמרי (ואת הפרויקט הבסיסי Google Cloud שלו באופן אוטומטי) על ידי הזנת שם פרויקט חדש בשלב הראשון בתהליך העבודה 'יצירת פרויקט'.

   • אפשרות 2: 'הוספת Firebase' לפרויקט Google Cloud קיים. לשם כך, בוחרים את שם הפרויקט ב-Google Cloud בתפריט הנפתח בשלב הראשון בתהליך העבודה 'יצירת פרויקט'.

   הערה: כשמוצגת בקשה, לא צריך להגדיר את Google Analytics כדי להשתמש ב-SDKs של Vertex AI in Firebase.

3. במסוף Firebase, עוברים לדף Build with Gemini.

4. לוחצים על הכרטיס Vertex AI in Firebase כדי להפעיל תהליך עבודה שיעזור לכם לבצע את המשימות הבאות:

   • משדרגים את הפרויקט לתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש.

   • מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט (Vertex AI API ו-Vertex AI in Firebase API).

קישור האפליקציה ל-Firebase

1. ממשיכים בתהליך העבודה של ה-AI הגנרטיבי במסוף כדי לקשר את האפליקציה ל-Firebase. התהליך כולל את המשימות הבאות:

   • רישום האפליקציה בפרויקט Firebase.

   • מוסיפים לאפליקציה את קובץ התצורה של Firebase‏ (GoogleService-Info.plist).

2. בשלבים הבאים של המדריך הזה תוסיפו את ה-SDK של Vertex AI in Firebase לאפליקציה ותבצעו את האיפוס הנדרש שספציפי לשימוש ב-SDK וב-Gemini API.

הערה: אם אתם לא משתמשים בתהליך העבודה של ה-AI הגנרטיבי במסוף, תוכלו גם להפעיל את תהליך העבודה להגדרת האפליקציה מאמצע דף הסקירה הכללית של הפרויקט במסוף. לשם כך, לוחצים על הסמל iOS+‎ או על Add app (הוספת אפליקציה).

הערה: מומלץ מאוד להגדיר את Firebase App Check במסוף Firebase. אם אתם רק מנסים את Gemini API, אתם לא צריכים להגדיר את App Check מיד. עם זאת, מומלץ להגדיר אותו ברגע שתתחילו לפתח את האפליקציה ברצינות.

שלב 2: מוסיפים את ה-SDK

אחרי שמגדירים את פרויקט Firebase ומחברים את האפליקציה ל-Firebase (ראו שלב קודם), אפשר להוסיף את ה-SDK של Vertex AI in Firebase לאפליקציה.

iOS+ Android אינטרנט Flutter

שימוש ב-Swift Package Manager כדי להתקין ולנהל יחסי תלות ב-Firebase.

הערה: במדריך ההתקנה מוסבר על הדרכים השונות להוספת ערכות SDK של Firebase לפרויקט שלכם ב-Apple, כולל ייבוא של מסגרות ישירות ושימוש ב-CocoaPods.

הספרייה Vertex AI in Firebase מספקת גישה לממשקי ה-API לצורך אינטראקציה עם המודלים Gemini ו-Imagen. הספרייה כלולה כחלק מ-Firebase SDK לפלטפורמות של Apple‏ (firebase-ios-sdk).

1. ב-Xcode, כשפרויקט האפליקציה פתוח, עוברים אל קובץ > הוספת חבילות.

2. כשמופיעה בקשה, מוסיפים את המאגר של Firebase SDK לפלטפורמות של Apple:

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

3. בוחרים את גרסת ה-SDK העדכנית ביותר.

4. בוחרים את הספרייה FirebaseVertexAI.

   בסיום, Xcode יתחיל לפתור את יחסי התלות ולהוריד אותם באופן אוטומטי ברקע.

שלב 3: מאתחלים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי

לפני שתוכלו לבצע קריאות ל-API ולהפעיל מודל Gemini, תצטרכו לאתחל את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי.

הערה: אם רוצים להציג בקשה למודל Imagen, אפשר לקרוא איך מגדירים את האינטראקציה הראשונית שלו במאמר יצירת תמונות באמצעות Imagen.

1. מייבאים את המודול FirebaseVertexAI:

   import FirebaseVertexAI
   

2. מאתחלים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי:

   import FirebaseVertexAI
   
   // Initialize the Vertex AI service
   let vertex = VertexAI.vertexAI()
   
   // Initialize the generative model with a model that supports your use case
   let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
   

אחרי שסיימתם לקרוא את המדריך למתחילים, תוכלו לקרוא איך בוחרים מודל ו (אופציונלי) מיקום שמתאימים לתרחיש לדוגמה ולאפליקציה שלכם.

שלב 4: שולחים בקשה להנחיה למודל

אחרי שמחברים את האפליקציה ל-Firebase, מוסיפים את ה-SDK ומפעילים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי, אפשר לשלוח בקשה להצגת הנחיה למודל Gemini.

אפשר להשתמש ב-generateContent() כדי ליצור טקסט מבקשת הנחיה בטקסט בלבד:

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

ה-Gemini API יכול גם להעביר תשובות בסטרימינג כדי לאפשר אינטראקציות מהירות יותר, וגם לטפל בהנחיות במגוון מודלים שכוללות תוכן כמו תמונות, סרטונים וקטעי אודיו. כל היכולות של Gemini API מפורטות בהמשך הדף.

אם מופיעה הודעת שגיאה, צריך לוודא שהפרויקט ב-Firebase מוגדר בצורה נכונה עם תוכנית התמחור Blaze וממשקי ה-API הנדרשים מופעלים. כדי להפעיל רישום ביומן נוסף, מוסיפים את הערך -GoogleGenerativeAIDebugLogEnabled כארגומנטים להפעלה ב-Xcode.

מה עוד אפשר לעשות?

מידע נוסף על המודלים הנתמכים

כאן תוכלו לקרוא מידע נוסף על המודלים הזמינים לתרחישי שימוש שונים, על המכסות ועל התמחור שלהם.

ניסיון ביכולות אחרות של Gemini API

• מידע נוסף על יצירת טקסט מאותות 'טקסט בלבד', כולל הסבר על סטרימינג של התשובה
• יצירת טקסט מהנחיות מולטימודיאליות (כולל טקסט, תמונות, קובצי PDF, סרטונים וקובצי אודיו).
• ליצור שיחות עם זיכרון (צ'אט).
• יצירת פלט מובנה (כמו JSON) גם מהנחיות טקסט וגם מהנחיות מולטימודליות.
• משתמשים בקריאה לפונקציה כדי לחבר מודלים גנרטיביים למערכות ולמידע חיצוניים.

איך שולטים ביצירת תוכן

• הסבר על תכנון הנחיות, כולל שיטות מומלצות, אסטרטגיות והנחיות לדוגמה.
• להגדיר את הפרמטרים של המודל, כמו טמפרטורה ואסימונים מקסימליים של פלט (עבור Gemini) או יחס גובה-רוחב ויצירת אנשים (עבור Imagen).
• שימוש בהגדרות הבטיחות כדי לשנות את הסבירות לקבלת תשובות שעשויות להיחשב כמזיקות.

אפשר גם להתנסות בהנחיות ובהגדרות של מודלים באמצעות הפקודה Vertex AI Studio.

שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI in Firebase