Firebase용 Vertex AI SDK를 사용하여 Gemini API 시작하기


이 가이드에서는 Firebase용 Vertex AI SDK를 사용하여 앱에서 직접 Vertex AI Gemini API 호출을 시작하는 방법을 설명합니다.

기본 요건

이 가이드에서는 Android 스튜디오를 사용하여 Android용 앱을 개발하는 데 익숙하다고 가정합니다.

  • 개발 환경과 Android 앱이 다음 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

    • Android 스튜디오 (최신 버전)
    • Android 앱은 API 수준 21 이상을 타겟팅해야 합니다.

  • (선택사항) 샘플 앱을 확인합니다.

    샘플 앱 다운로드

    SDK를 빠르게 사용해 보거나, 다양한 사용 사례의 전체 구현을 살펴보거나, 자체 Android 앱이 없는 경우 샘플 앱을 사용할 수 있습니다. 샘플 앱을 사용하려면 Firebase 프로젝트에 연결해야 합니다.

1단계: Firebase 프로젝트 설정 및 Firebase에 앱 연결

이미 Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 있는 경우

  1. Firebase Console에서 Gemini로 빌드 페이지로 이동한 후 두 번째 카드를 클릭하여 다음 작업을 수행하는 데 도움이 되는 워크플로를 시작합니다. Vertex AI 콘솔에 탭이 표시되면 이러한 작업이 완료된 것입니다

  2. 이 가이드의 다음 단계로 진행하여 앱에 SDK를 추가하세요.

아직 Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 없는 경우


2단계: SDK 추가

Firebase 프로젝트가 설정되고 앱이 Firebase에 연결되었으면(이전 단계 참조) 이제 Firebase용 Vertex AI SDK를 앱에 추가할 수 있습니다.

Android용 Firebase용 Vertex AI SDK (firebase-vertexai)를 사용하면 Vertex AI Gemini API에 액세스할 수 있습니다.

모듈 (앱 수준) Gradle 구성 파일(예: <project>/<app-module>/build.gradle.kts)에서 Android용 Firebase용 Vertex AI SDK의 종속 항목을 추가합니다.

Kotlin+KTX 

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta01")
}

Java

Java의 경우 라이브러리를 두 개 더 추가해야 합니다.

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta01")

  // 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")
}

3단계: Vertex AI 서비스 및 생성 모델 초기화

API 호출을 하려면 먼저 Vertex AI 서비스와 생성 모델을 초기화해야 합니다.

Kotlin+KTX

Kotlin의 경우 이 SDK의 메서드는 정지 함수이며 코루틴 범위에서 호출해야 합니다. 
// 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-preview-0514")

Java

Java의 경우 이 SDK의 스트리밍 메서드가 반응형 스트림 라이브러리에서 Publisher 유형을 반환합니다. 
// 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-preview-0514");

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

시작 가이드를 완료했다면 Gemini 모델과 사용 사례 및 앱에 적합한 위치 (선택사항)를 선택하는 방법을 알아봅니다.

4단계: Vertex AI Gemini API 호출

앱을 Firebase에 연결하고, SDK를 추가하고, Vertex AI 서비스와 생성 모델을 초기화했으므로 이제 Vertex AI Gemini API를 호출할 수 있습니다.

generateContent()를 사용하여 텍스트 전용 프롬프트 요청에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.

Kotlin+KTX

Kotlin의 경우 이 SDK의 메서드는 정지 함수이며 코루틴 범위에서 호출해야 합니다. 
// 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-preview-0514")

// 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

Java의 경우 이 SDK의 메서드는 ListenableFuture를 반환합니다. 
// 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-preview-0514");
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);

가능한 작업

Gemini 모델 자세히 알아보기

다양한 사용 사례에 사용할 수 있는 모델과 할당량 및 가격에 대해 알아보세요.

Gemini API의 다른 기능 사용해 보기

콘텐츠 생성 제어 방법 알아보기

또한 Vertex AI Studio를 사용하여 프롬프트와 모델 구성을 실험할 수도 있습니다.


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