Firebase의 Vertex AI SDK를 사용하여 Gemini API 시작하기


이 가이드에서는 선택한 플랫폼의 Vertex AI in Firebase SDK를 사용하여 앱에서 직접 Vertex AI Gemini API를 호출하는 방법을 설명합니다.

이 가이드를 사용하여 Vertex AI in Firebase SDK를 사용하여 Imagen 모델에 액세스하는 작업도 시작할 수 있습니다.

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 앱이 API 수준 21 이상을 타겟팅해야 합니다.

  • (선택사항) 샘플 앱을 확인합니다.

    샘플 앱 다운로드

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

1단계: Firebase 프로젝트 설정 및 앱을 Firebase에 연결

Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 이미 있는 경우

  1. Firebase 콘솔에서 Gemini로 빌드 페이지로 이동합니다.

  2. Vertex AI in Firebase 카드를 클릭하여 다음 작업을 완료하는 데 도움이 되는 워크플로를 실행합니다.

  3. 이 가이드의 다음 단계로 진행하여 앱에 SDK를 추가합니다.

아직 Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 없는 경우


2단계: SDK 추가

Firebase 프로젝트가 설정되고 앱이 Firebase에 연결되면(이전 단계 참고) 이제 앱에 Vertex AI in Firebase SDK를 추가할 수 있습니다.

Android용 Vertex AI in Firebase SDK (firebase-vertexai)는 Gemini 및 Imagen 모델과 상호작용하는 API에 대한 액세스를 제공합니다.

모듈 (앱 수준) Gradle 파일(예: <project>/<app-module>/build.gradle.kts)에서 Android용 Vertex AI in Firebase 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다. 라이브러리 버전 관리 제어에는 Firebase Android BoM을 사용하는 것이 좋습니다.

Kotlin 

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0"))

    // 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

Java의 경우 라이브러리를 두 개 더 추가해야 합니다.

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0"))

    // 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")
}

Firebase Android BoM을 사용하면 앱에서 항상 호환되는 Firebase Android 라이브러리 버전을 사용합니다.

3단계: Vertex AI 서비스 및 생성형 모델 초기화

API를 호출하고 Gemini 모델을 프롬프트하기 전에 Vertex AI 서비스와 생성형 모델을 초기화해야 합니다.

Kotlin

Kotlin의 경우 이 SDK의 메서드는 정지 함수이므로 코루틴 범위에서 호출해야 합니다. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")

Java

Java의 경우 이 SDK의 스트리밍 메서드는 Reactive Streams 라이브러리의 Publisher 유형을 반환합니다. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

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

이 시작 가이드를 완료한 후 사용 사례 및 앱에 적합한 모델과 (선택사항) 위치를 선택하는 방법을 알아보세요.

4단계: 모델에 프롬프트 요청 전송

이제 앱을 Firebase에 연결하고, SDK를 추가하고, Vertex AI 서비스와 생성형 모델을 초기화했으므로 Gemini 모델에 프롬프트 요청을 보낼 수 있습니다.

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

Kotlin

Kotlin의 경우 이 SDK의 메서드는 정지 함수이므로 코루틴 범위에서 호출해야 합니다. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-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

Java의 경우 이 SDK의 메서드는 ListenableFuture를 반환합니다. 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-2.0-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);

또 뭘 할 수 있니?

지원되는 모델 자세히 알아보기

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

Gemini API의 다른 기능 사용해 보기

콘텐츠 생성을 제어하는 방법 알아보기

Vertex AI Studio를 사용하여 프롬프트 및 모델 구성을 실험할 수도 있습니다.


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