Hướng dẫn này cho bạn biết cách bắt đầu thực hiện lệnh gọi đến Vertex AI Gemini API ngay từ ứng dụng của bạn bằng cách sử dụng SDK Vertex AI in Firebase cho nền tảng mà bạn đã chọn.
Điều kiện tiên quyết
Hướng dẫn này giả định rằng bạn đã quen thuộc với việc sử dụng JavaScript để phát triển ứng dụng web. Hướng dẫn này không phụ thuộc vào khung.
Đảm bảo rằng môi trường phát triển và ứng dụng web của bạn đáp ứng các yêu cầu sau:
- (Không bắt buộc) Node.js
- Trình duyệt web hiện đại
(Không bắt buộc) Xem ứng dụng mẫu.
Bạn có thể nhanh chóng dùng thử SDK, xem cách triển khai đầy đủ nhiều trường hợp sử dụng hoặc sử dụng ứng dụng mẫu nếu không có ứng dụng web của riêng mình. Để sử dụng ứng dụng mẫu, bạn cần kết nối ứng dụng đó với một dự án Firebase.
Bước 1: Thiết lập dự án Firebase và kết nối ứng dụng với Firebase
Nếu bạn đã có một dự án Firebase và một ứng dụng được kết nối với Firebase
Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chuyển đến trang Tạo bằng Gemini.
Nhấp vào thẻ Vertex AI in Firebase để khởi chạy quy trình công việc giúp bạn hoàn thành các nhiệm vụ sau:
Nâng cấp dự án của bạn để sử dụng gói giá linh hoạt Blaze theo mức dùng.
Bật các API bắt buộc trong dự án của bạn (API Vertex AI và API Vertex AI in Firebase).
Tiếp tục bước tiếp theo trong hướng dẫn này để thêm SDK vào ứng dụng.
Nếu bạn chưa có dự án Firebase và ứng dụng được kết nối với Firebase
Bước 2: Thêm SDK
Sau khi thiết lập dự án Firebase và kết nối ứng dụng với Firebase (xem bước trước), giờ đây, bạn có thể thêm SDK Vertex AI in Firebase vào ứng dụng.
Thư viện Vertex AI in Firebase cung cấp quyền truy cập vào Vertex AI Gemini API và được đưa vào SDK JavaScript Firebase cho Web.
Cài đặt SDK JS Firebase cho web bằng npm:
npm install firebase
Khởi động Firebase trong ứng dụng:
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);
Bước 3: Khởi chạy dịch vụ Vertex AI và mô hình tạo sinh
Trước khi có thể thực hiện bất kỳ lệnh gọi API nào, bạn cần khởi chạy dịch vụ Vertex AI và mô hình tạo sinh.
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
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });
Khi bạn đã hoàn tất hướng dẫn bắt đầu, hãy tìm hiểu cách chọn một mô hình Gemini và (không bắt buộc) một vị trí phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn.
Bước 4: Gọi Vertex AI Gemini API
Giờ đây, khi đã kết nối ứng dụng với Firebase, thêm SDK và khởi chạy dịch vụ Vertex AI cũng như mô hình tạo sinh, bạn đã sẵn sàng gọi Vertex AI Gemini API.
Bạn có thể sử dụng generateContent()
để tạo văn bản từ một yêu cầu chỉ có văn bản:
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
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-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();
Bạn có thể làm gì khác?
Tìm hiểu thêm về các mô hình Gemini
Tìm hiểu về các mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng và hạn mức và mức giá của các mô hình đó.
Thử các tính năng khác của Gemini API
- Tìm hiểu thêm về cách tạo văn bản từ lời nhắc chỉ có văn bản, bao gồm cả cách truyền trực tuyến nội dung phản hồi.
- Tạo văn bản từ câu lệnh đa phương thức (bao gồm văn bản, hình ảnh, tệp PDF, video và âm thanh).
- Xây dựng cuộc trò chuyện nhiều lượt (trò chuyện).
- Tạo kết quả có cấu trúc (như JSON) từ cả lời nhắc bằng văn bản và đa phương thức.
- Sử dụng tính năng gọi hàm để kết nối các mô hình tạo sinh với hệ thống và thông tin bên ngoài.
Tìm hiểu cách kiểm soát việc tạo nội dung
- Tìm hiểu về thiết kế câu lệnh, bao gồm cả các phương pháp hay nhất, chiến lược và câu lệnh mẫu.
- Định cấu hình các tham số của mô hình như nhiệt độ và mã thông báo đầu ra tối đa.
- Sử dụng chế độ cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được những câu trả lời có thể bị coi là gây hại.
Đưa ra ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Vertex AI in Firebase