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 familiarità con lo sviluppo di app con Flutter.

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

    • Dart 3.2.0 e 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 Flutter. 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.

Il plug-in Vertex AI in Firebase per Flutter (firebase_vertexai) fornisce accesso a Vertex AI Gemini API.

  1. Dalla directory del progetto Flutter, esegui il seguente comando per installare il plug-in di base e il plug-in Vertex AI in Firebase:

    flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai

  2. Nel file lib/main.dart, importa il plug-in Firebase Core, il plug-in Vertex AI in Firebase e il file di configurazione generato in precedenza:

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

  3. Nel file lib/main.dart, inizializza Firebase utilizzando l'oggetto DefaultFirebaseOptions esportato dal file di configurazione:

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

  4. Ricostruisci l'applicazione Flutter:

    flutter run

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.

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

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

// 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
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

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:

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

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

// 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
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

Cos'altro puoi fare?

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


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