Comece a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase

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Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente do seu app usando o SDK Vertex AI in Firebase para a plataforma escolhida.

Outras opções para trabalhar com o Gemini API

• Opcionalmente, teste uma versão alternativa "Google AI" do Gemini API
  para ter acesso sem custo financeiro (dentro dos limites e onde disponível) usando Google AI Studio e SDKs de cliente Google AI. Esses SDKs devem ser usados somente para prototipagem em apps para dispositivos móveis e da Web.

  Depois de entender como um Gemini API funciona, migre para nossos SDKs Vertex AI in Firebase (esta documentação), que têm muitos outros recursos importantes para apps para dispositivos móveis e da Web, como a proteção da API contra abuso usando Firebase App Check e suporte para arquivos de mídia grandes em solicitações.

• Chame opcionalmente o Vertex AI Gemini API do lado do servidor (como com Python, Node.js ou Go)
  Use os SDKs Vertex AI do lado do servidor, Firebase Genkit ou Firebase Extensions para o Gemini API.

Pré-requisitos

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase

Se você já tem um projeto e um app conectados ao Firebase

1. No console Firebase, acesse a página Build with Gemini.

2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

   • Faça upgrade do seu projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por uso.

   • Ative as APIs necessárias no seu projeto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).

3. Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.

Se você não tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele

Configurar um projeto do Firebase

1. Faça login no console do Firebase.

2. Clique em Criar projeto e use uma das seguintes opções:

   • Opção 1: crie um projeto do Firebase totalmente novo (e o projeto Google Cloud associado a ele automaticamente) ao inserir um novo nome na primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

   • Opção 2: "Adicionar o Firebase" a um projeto Google Cloud existente selecionando o nome do projeto Google Cloud no menu suspenso da primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

   Quando solicitado, você não precisa configurar o Google Analytics para usar os SDKs Vertex AI in Firebase.

3. No console Firebase, acesse a página Build with Gemini.

4. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

   • Faça upgrade do seu projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por uso.

   • Ative as APIs necessárias no seu projeto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).

Conectar seu app ao Firebase

Observação: no console Firebase, recomendamos que você configure Firebase App Check. Se você estiver apenas testando o Gemini API, não será necessário configurar o App Check imediatamente. No entanto, recomendamos configurá-lo assim que começar a desenvolver o app.

Etapa 2: adicionar o SDK

Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora você pode adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app.

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Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo

Antes de fazer chamadas de API, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.

Depois de concluir o guia de início, aprenda a escolher um modelo do Gemini e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar o Vertex AI Gemini API

Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar o Vertex AI Gemini API.

Você pode usar generateContent() para gerar texto de uma solicitação de comando de texto exclusivo:

O Gemini API também pode transmitir respostas para interações mais rápidas, além de processar comandos multimodais que incluem conteúdo como imagens, vídeos e áudio. Confira todos os recursos do Gemini API mais adiante nesta página.

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e os preços.

Testar outros recursos do Gemini API

• Saiba mais sobre como gerar texto de solicitações somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
• Gerar texto a partir de comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Crie conversas com vários turnos (chat).
• Gere saída estruturada (como JSON) com comandos de texto e multimodais.
• Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

• Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
• Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída.
• Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que possam ser consideradas nocivas.

Você também pode testar comandos e configurações de modelo usando Vertex AI Studio.

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