W tym przewodniku znajdziesz informacje o tym, jak zacząć korzystać z funkcji Vertex AI Gemini API bezpośrednio z aplikacji za pomocą pakietu SDK Vertex AI in Firebase przeznaczonego dla wybranej platformy.
Pamiętaj, że możesz też skorzystać z tego przewodnika, aby rozpocząć dostępowanie do modeli Imagen za pomocą pakietów SDK Vertex AI in Firebase.
Wymagania wstępne
W tym przewodniku zakładamy, że znasz JavaScript i wiesz, jak tworzyć aplikacje internetowe. Ten przewodnik jest niezależny od platformy.
Upewnij się, że środowisko programistyczne i aplikacja internetowa spełniają te wymagania:
- (Opcjonalnie) Node.js
- Nowoczesne przeglądarki internetowe
(Opcjonalnie) Wypróbuj przykładową aplikację.
Możesz szybko wypróbować pakiet SDK, zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia lub użyć przykładowej aplikacji, jeśli nie masz własnej aplikacji internetowej. Aby użyć przykładowej aplikacji, musisz połączyć ją z projektem Firebase.
Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nim aplikację.
Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase
W konsoli Firebase otwórz stronę Tworzenie za pomocą Gemini.
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).
Aby dodać pakiet SDK do aplikacji, przejdź do następnego kroku w tym przewodniku.
Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase i aplikacji połączonej z Firebase
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.
Biblioteka Vertex AI in Firebase zapewnia dostęp do interfejsów API umożliwiających interakcję z modelami Gemini i Imagen. Biblioteka jest zawarta w pakiecie Firebase JavaScript SDK dla sieci Web.
Zainstaluj pakiet Firebase JS SDK na potrzeby Internetu za pomocą npm:
npm install firebase
Inicjalizacja Firebase w aplikacji:
import { initializeApp } from "firebase/app"; // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object const firebaseConfig = { // ... }; // Initialize FirebaseApp const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
Krok 3. Inicjuj usługę Vertex AI i model generatywny
Zanim będzie można wykonać jakiekolwiek wywołania interfejsu API i wywołać model Gemini, musisz zainicjować usługę Vertex AI i model generatywny.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });
Po przeczytaniu tego przewodnika dowiesz się, jak wybrać model i (opcjonalnie) lokalizację odpowiednią do Twojego przypadku użycia i aplikacji.
Krok 4. Wyślij prośbę o prompt do modelu
Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK i inicjalizacji usługi Vertex AI oraz modelu generatywnego możesz wysłać prośbę o prompt do modelu Gemini.
Aby wygenerować tekst z promptu tekstowego, użyj generateContent()
:
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });
// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
// Provide a prompt that contains text
const prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
const result = await model.generateContent(prompt);
const response = result.response;
const text = response.text();
console.log(text);
}
run();
Co jeszcze możesz zrobić?
Więcej informacji o obsługiwanych modelach
Dowiedz się więcej o modelach dostępnych w różnych przypadkach użycia oraz o ich limitach i cenach.
Wypróbuj inne możliwości 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 tekst, obrazy, pliki PDF, filmy i pliki 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 (w przypadku Gemini) lub format obrazu i generowanie osób (w przypadku Imagen).
- Używaj ustawień bezpieczeństwa, aby dostosować prawdopodobieństwo otrzymywania odpowiedzi, które mogą być uważane za szkodliwe.
Prześlij opinię na temat korzystania z usługi Vertex AI in Firebase