במדריך הזה מוסבר איך להתחיל לבצע קריאות ל-Vertex AI Gemini API ישירות מהאפליקציה באמצעות ה-SDK של Vertex AI in Firebase לפלטפורמה שבחרתם.
דרישות מוקדמות
במדריך הזה אנחנו יוצאים מנקודת הנחה שאתם מכירים את הפיתוח של אפליקציות באמצעות Flutter.
צריך לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה ב-Flutter עומדות בדרישות הבאות:
- Dart 3.2.0 ואילך
(אופציונלי) כדאי לבדוק את האפליקציה לדוגמה.
אתם יכולים לנסות את ה-SDK במהירות, לראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה או להשתמש באפליקציית הדוגמה אם אין לכם אפליקציית Flutter משלכם. כדי להשתמש באפליקציית הדוגמה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.
שלב 1: מגדירים פרויקט Firebase ומקשרים את האפליקציה ל-Firebase
אם כבר יש לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמחוברת ל-Firebase
במסוף Firebase, עוברים לדף Build with Gemini.
לוחצים על הכרטיס Vertex AI in Firebase כדי להפעיל תהליך עבודה שיעזור לכם לבצע את המשימות הבאות:
משדרגים את הפרויקט לתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש.
מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט (Vertex AI API ו-Vertex AI in Firebase API).
עוברים לשלב הבא במדריך כדי להוסיף את ה-SDK לאפליקציה.
אם עדיין אין לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמחוברת ל-Firebase
שלב 2: מוסיפים את ה-SDK
אחרי שמגדירים את פרויקט Firebase ומחברים את האפליקציה ל-Firebase (ראו שלב קודם), אפשר להוסיף את ה-SDK של Vertex AI in Firebase לאפליקציה.
הפלאגין Vertex AI in Firebase ל-Flutter (firebase_vertexai
) מספק גישה ל-Vertex AI Gemini API.
כדי להתקין את הפלאגין של הליבה ואת הפלאגין Vertex AI in Firebase, מריצים את הפקודה הבאה מהספרייה של פרויקט Flutter:
flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai
בקובץ
lib/main.dart
, מייבאים את הפלאגין של הליבה של Firebase, את הפלאגין Vertex AI in Firebase ואת קובץ התצורה שיצרתם מקודם:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart'; import 'firebase_options.dart';
בקובץ
lib/main.dart
, מאתחלים את Firebase באמצעות אובייקטDefaultFirebaseOptions
שיוצאו מקובץ התצורה:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
יוצרים מחדש את אפליקציית Flutter:
flutter run
שלב 3: מאתחלים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי
לפני שתוכלו לבצע קריאות API, תצטרכו לאתחל את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי.
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// 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
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
אחרי שתסיימו לקרוא את המדריך למתחילים, תוכלו ללמוד איך לבחור מודל Gemini ו (אופציונלי) מיקום שמתאימים לתרחיש לדוגמה ולאפליקציה שלכם.
שלב 4: קוראים ל-Vertex AI Gemini API
אחרי שחברתם את האפליקציה ל-Firebase, הוספתם את ה-SDK ואתחלתם את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי, אתם מוכנים לבצע קריאה ל-Vertex AI Gemini API.
אפשר להשתמש ב-generateContent()
כדי ליצור טקסט מבקשת הנחיה בטקסט בלבד:
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// 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
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];
// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);
מה עוד אפשר לעשות?
מידע נוסף על המודלים של Gemini
כאן תוכלו לקרוא מידע נוסף על המודלים הזמינים לתרחישי שימוש שונים, ועל המכסות והתמחור שלהם.
ניסיון ביכולות אחרות של Gemini API
- מידע נוסף על יצירת טקסט מאותות 'טקסט בלבד', כולל הסבר על סטרימינג של התשובה
- יצירת טקסט מהנחיות מולטימודיאליות (כולל טקסט, תמונות, קובצי PDF, וידאו ואודיו).
- ליצור שיחות עם זיכרון (צ'אט).
- יצירת פלט מובנה (כמו JSON) גם מהנחיות טקסט וגם מהנחיות מולטימודליות.
- משתמשים בקריאה לפונקציה כדי לחבר מודלים גנרטיביים למערכות ולמידע חיצוניים.
איך שולטים ביצירת תוכן
- הסבר על תכנון הנחיות, כולל שיטות מומלצות, אסטרטגיות והנחיות לדוגמה.
- להגדיר את הפרמטרים של המודל, כמו הטמפרטורה ואת מספר האסימונים המקסימלי של הפלט.
- שימוש בהגדרות הבטיחות כדי לשנות את הסבירות לקבלת תשובות שעשויות להיחשב כמזיקות.
שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI in Firebase