通过 Vertex AI in Firebase SDK 开始使用 Gemini API


本指南介绍了如何开始使用适用于所选平台的 Vertex AI in Firebase SDK 直接从应用调用 Vertex AI Gemini API。

前提条件

本指南假定您熟悉使用 Android Studio 开发 Android 应用

  • 确保您的开发环境和 Android 应用符合 以下要求：

    • Android Studio（最新版本）
    • 您的 Android 应用必须以 API 级别 21 或更高级别为目标平台。

  • （可选）查看示例应用。

    下载示例应用

    您可以快速试用该 SDK，查看各种用法的完整实现。 或使用示例应用（如果您没有自己的 Android 应用）。 要使用示例应用，您需要： 将其关联到 Firebase 项目。

第 1 步：设置 Firebase 项目并将应用连接到 Firebase

如果您已有 Firebase 项目和已关联到 Firebase 的应用

  1. 在 Firebase 控制台中，前往使用 Gemini 构建页面。

  2. 点击 Vertex AI in Firebase 卡片可启动一个工作流，帮助您完成以下任务。（请注意，如果您在控制台中看到 Vertex AI，那么这些任务就完成了。）

  3. 继续执行本指南中的下一步，将 SDK 添加到您的应用。

如果您还没有 Firebase 项目和与 Firebase 关联的应用


第 2 步：添加 SDK

设置完 Firebase 项目并将应用连接到 Firebase（请参阅上一步）后，您现在可以将 Vertex AI in Firebase SDK 添加到应用了。

适用于 Android 的 Vertex AI in Firebase SDK (firebase-vertexai) 提供对 Vertex AI Gemini API 的访问权限。

在您的模块（应用级）Gradle 配置文件中 （如 <project>/<app-module>/build.gradle.kts），添加 Vertex AI in Firebase SDK for Android：

Kotlin+KTX 

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI in Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta06")
}

Java

对于 Java，您需要额外添加两个库。

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI in Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta06")

  // 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")
}

第 3 步：初始化 Vertex AI 服务和生成模型

您需要先初始化 Vertex AI，然后才能进行任何 API 调用。 服务和生成模型。

Kotlin+KTX

对于 Kotlin，此 SDK 中的方法是挂起函数，需要调用 从协程作用域进行控制。 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

Java

对于 Java，此 SDK 中的流式传输方法会从 Reactive Streams 库返回 Publisher 类型。 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");

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

看完入门指南后，您可以了解一下 Gemini 模型，以及（可选） 位置。

第 4 步：调用 Vertex AI Gemini API

现在，您已将应用与 Firebase 相关联、添加了 SDK，并初始化了 Vertex AI 服务和生成式模型，接下来就可以调用 Vertex AI Gemini API 了。

您可以使用 generateContent() 根据纯文本提示生成文本 请求：

Kotlin+KTX

对于 Kotlin，此 SDK 中的方法是挂起函数，需要从协程作用域调用。 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-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

对于 Java，此 SDK 中的方法会返回 ListenableFuture。 
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-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);

您还可以执行以下操作

详细了解 Gemini 模型

详细了解 适用于各种应用场景的模型 及其 配额和定价。

试用 Gemini API 的其他功能

了解如何控制内容生成

您还可以使用以下方法对提示和模型配置进行实验： Vertex AI Studio。


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