Inizia a utilizzare l'API Gemini mediante Vertex AI negli SDK Firebase


Questa guida illustra come iniziare a effettuare chiamate a Vertex AI Gemini API direttamente dalla tua app utilizzando l'SDK Vertex AI in Firebase per la piattaforma scelta.

Prerequisiti

Questa guida presuppone che tu abbia dimestichezza con l'utilizzo di Android Studio per sviluppare app per Android.

  • Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app per Android soddisfino i seguenti requisiti:

    • Android Studio (ultima versione)
    • L'app per Android deve avere come target il livello API 21 o versioni successive.

  • (Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.

    Scarica l'app di esempio

    Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa di vari casi d'uso o utilizzare l'app di esempio se non hai una tua app per Android. Per utilizzare l'app di esempio, dovrai collegarla a un progetto Firebase.

Passaggio 1: configura un progetto Firebase e collega la tua app a Firebase

Se hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase

  1. Nella console Firebase, vai alla pagina Esegui il build con Gemini.

  2. Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:

  3. Vai al passaggio successivo di questa guida per aggiungere l'SDK alla tua app.

Se non hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase


Passaggio 2: aggiungi l'SDK

Dopo aver configurato il progetto Firebase e collegato l'app a Firebase (vedi il passaggio precedente), ora puoi aggiungere l'SDK Vertex AI in Firebase alla tua app.

L'SDK Vertex AI in Firebase per Android (firebase-vertexai) fornisce accesso a Vertex AI Gemini API.

Nel file Gradle del modulo (a livello di app) (ad esempio <project>/<app-module>/build.gradle.kts), aggiungi la dipendenza per la libreria Vertex AI in Firebase per Android. Ti consigliamo di utilizzare Firebase Android BoM per controllare la versione della libreria.

Kotlin+KTX 

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.6.0"))

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

Java

Per Java, devi aggiungere altre due librerie.

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.6.0"))

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

    // 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")
}

Con Firebase Android BoM, la tua app utilizzerà sempre versioni compatibili delle librerie Firebase per Android.

Passaggio 3: inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo

Prima di poter effettuare chiamate all'API, devi inizializzare il servizio Vertex AI e il modello generativo.

Kotlin+KTX

Per Kotlin, i metodi in questo SDK sono funzioni sospese e devono essere chiamati da un ambito coroutine. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

Java

Per Java, i metodi di streaming in questo SDK restituiscono un tipo Publisher della libreria Reactive Streams. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");

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

Al termine della guida introduttiva, scopri come scegliere un modello Gemini e, facoltativamente, un luogo appropriato per il tuo caso d'uso e la tua app.

Passaggio 4: chiama il numero Vertex AI Gemini API

Ora che hai collegato la tua app a Firebase, aggiunto l'SDK e inizializzato il servizio Vertex AI e il modello generativo, puoi chiamare Vertex AI Gemini API.

Puoi utilizzare generateContent() per generare testo da una richiesta di prompt di solo testo:

Kotlin+KTX

Per Kotlin, i metodi in questo SDK sono funzioni sospese e devono essere chiamati da un ambito coroutine. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

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

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

Per Java, i metodi in questo SDK restituiscono un ListenableFuture. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
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);

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Puoi anche sperimentare con i prompt e le configurazioni del modello utilizzando Vertex AI Studio.


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