Pierwsze kroki z interfejsem Gemini {/8}API za pomocą Vertex AI w pakietach SDK Firebase

iOS+ Android Sieć Flutter

W tym przewodniku dowiesz się, jak zacząć korzystać z funkcji Vertex AI Gemini API bezpośrednio z aplikacji za pomocą pakietu SDK Vertex AI in Firebase na wybranej platformie.

Inne opcje dotyczące Gemini API

• Opcjonalnie możesz wypróbować alternatywną wersję „Google AI” usługi Gemini API
  . Możesz uzyskać bezpłatny dostęp (w ograniczonym zakresie i w miejscach, w których jest dostępny) za pomocą pakietów SDK klienta Google AI Studio i Google AI. Pakiety SDK powinny być używane tylko do tworzenia prototypów w aplikacjach mobilnych i internetowych.

  Gdy już poznasz działanie interfejsu Gemini API, przenieś się na nasze pakiety SDK Vertex AI in Firebase (ta dokumentacja), które zawierają wiele dodatkowych funkcji ważnych dla aplikacji mobilnych i internetowych, takich jak ochrona interfejsu API przed nadużyciami za pomocą Firebase App Check oraz obsługa dużych plików multimedialnych w żądaniach.

• Opcjonalnie wywołaj Vertex AI Gemini API po stronie serwera (np. w przypadku Pythona, Node.js lub Go)
  Użyj pakietu Vertex AISDK po stronie serwera Firebase Genkit lub Firebase Extensions dla Gemini API.

Wymagania wstępne

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nim aplikację.

Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase

1. W konsoli Firebase otwórz stronę Tworzenie za pomocą Gemini.

2. Kliknij kartę Vertex AI in Firebase, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać te czynności:

   • Przejdź w projekcie na abonament Blaze z taryfą „pay-as-you-go”.

   • Włącz wymagane interfejsy API w projekcie (interfejs API Vertex AI i interfejs API Vertex AI in Firebase).

3. Aby dodać pakiet SDK do aplikacji, przejdź do następnego kroku w tym przewodniku.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase i aplikacji połączonej z Firebase

Konfigurowanie projektu Firebase

1. Zaloguj się w konsoli Firebase.

2. Kliknij Utwórz projekt, a potem wybierz jedną z tych opcji:

   • Opcja 1: utwórz całkowicie nowy projekt Firebase (a także jego podstawowy projekt Google Cloud automatycznie), wpisując nową nazwę projektu w pierwszym kroku procesu „Tworzenie projektu”.

   • Opcja 2: dodaj Firebase do istniejącego projektu Google Cloud, wybierając jego nazwę Google Cloud w menu w pierwszym kroku procesu „Tworzenie projektu”.

   Pamiętaj, że gdy pojawi się taka prośba, nie musisz konfigurować pakietu Google Analytics, aby używać pakietów SDK Vertex AI in Firebase.

3. W konsoli Firebase otwórz stronę Tworzenie za pomocą Gemini.

4. Kliknij kartę Vertex AI in Firebase, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać te czynności:

   • Przejdź w projekcie na abonament Blaze z taryfą „pay-as-you-go”.

   • Włącz wymagane interfejsy API w projekcie (interfejs API Vertex AI i interfejs API Vertex AI in Firebase).

Łączenie aplikacji z Firebase

Uwaga: w konsoli Firebase zdecydowanie zalecamy skonfigurowanie Firebase App Check. Jeśli tylko testujesz Gemini API, nie musisz od razu konfigurować App Check. Zalecamy jednak skonfigurowanie go, gdy tylko zaczniesz poważnie zajmować się tworzeniem aplikacji.

Krok 2. Dodaj pakiet SDK

Po skonfigurowaniu projektu Firebase i połączeniu aplikacji z Firebase (patrz poprzedni krok) możesz dodać do niej pakiet SDK Vertex AI in Firebase.

iOS+ Android Sieć Flutter

Krok 3. Inicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

Zanim zaczniesz wykonywać wywołania interfejsu API, musisz zainicjować usługę Vertex AIi model generatywny.

Po przeczytaniu tego przewodnika dowiesz się, jak wybrać model Gemini i (opcjonalnie) lokalizację odpowiednią do Twojego przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Zadzwoń do Vertex AI Gemini API

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK i inicjalizacji usługi Vertex AI oraz modelu generatywnego możesz wywołać funkcję Vertex AI Gemini API.

Możesz użyć generateContent(), aby wygenerować tekst z promptu tekstowego:

Gemini API może też przesyłać odpowiedzi w celu szybszego reagowania, a także obsługiwać prompty multimodalne, które zawierają treści takie jak obrazy, filmy i dźwięk. Wszystkie funkcje usługi Gemini API znajdziesz poniżej.

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o modelach Gemini

Dowiedz się więcej o modelach dostępnych w różnych przypadkach użycia oraz ich limitach i cenach.

Wypróbuj inne funkcje usługi Gemini API

• Dowiedz się więcej o generowaniu tekstu na podstawie promptów tekstowych, w tym o przesyłaniu odpowiedzi.
• generować tekst na podstawie promptów multimodalnych (w tym tekstu, obrazów, plików PDF, filmów i plików audio);
• tworzyć rozmowy wieloetapowe (czat);
• generować dane wyjściowe w uporządkowanym formacie (np. JSON) na podstawie zarówno tekstowych, jak i wielomodalnych promptów;
• Użyj funkcji wywoływania, aby połączyć modele generatywne z zewnętrznymi systemami i informacjami.

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

• Poznaj projektowanie promptów, w tym sprawdzone metody, strategie i przykładowe prompty.
• Skonfiguruj parametry modelu, takie jak temperatura i maksymalna liczba tokenów wyjściowych.
• Używaj ustawień bezpieczeństwa, aby dostosować prawdopodobieństwo otrzymywania odpowiedzi, które mogą być szkodliwe.

Możesz też eksperymentować z promptami i konfiguracjami modeli za pomocą Vertex AI Studio.

Prześlij opinię o swoich wrażeniach z korzystania z usługi Vertex AI in Firebase