Inizia a utilizzare l'API Gemini mediante Vertex AI negli SDK Firebase

iOS e versioni successive Android Web Flutter

Questa guida illustra come iniziare a effettuare chiamate a Vertex AI Gemini API direttamente dalla tua app utilizzando l'SDK Vertex AI in Firebase per la piattaforma scelta.

Altre opzioni per lavorare con il Gemini API

• Facoltativamente, puoi provare una versione "Google AI" alternativa di Gemini API
  Ottieni l'accesso senza costi (entro i limiti e dove disponibile) utilizzando Google AI Studio e Google AI SDK client. Questi SDK devono essere utilizzati solo per la creazione di prototipi nelle app mobile e web.

  Quando avrai acquisito familiarità con il funzionamento di Gemini API, esegui la migrazione ai nostri SDK Vertex AI in Firebase (questa documentazione), che offre molte funzionalità aggiuntive importanti per le app web e mobile, come la protezione dell'API da comportamenti illeciti tramite Firebase App Check e il supporto per file multimediali di grandi dimensioni nelle richieste.

• Se vuoi, chiama Vertex AI Gemini API lato server (ad esempio con Python, Node.js o Go)
  Utilizza gli SDK Vertex AI lato server, Firebase Genkit o Firebase Extensions per Gemini API.

Prerequisiti

Passaggio 1: configura un progetto Firebase e collega la tua app a Firebase

Se hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase

1. Nella console Firebase, vai alla pagina Crea con Gemini.

2. Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:

   • Esegui l'upgrade del progetto per utilizzare il piano tariffario Blaze a pagamento a consumo.

   • Abilita le API richieste nel tuo progetto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).

3. Vai al passaggio successivo di questa guida per aggiungere l'SDK alla tua app.

Se non hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase

Configurare un progetto Firebase

1. Accedi alla console Firebase.

2. Fai clic su Crea progetto, quindi utilizza una delle seguenti opzioni:

   • Opzione 1: crea un progetto Firebase completamente nuovo (e automaticamente il progetto Google Cloud sottostante) inserendo il nome di un nuovo progetto nel primo passaggio del flusso di lavoro "Crea progetto".

   • Opzione 2: "Aggiungi Firebase" a un progetto Google Cloud esistente selezionando il nome del progetto Google Cloud dal menu a discesa nel primo passaggio del flusso di lavoro "Crea progetto".

   Tieni presente che, quando richiesto, non è necessario configurare Google Analytics per utilizzare gli SDK Vertex AI in Firebase.

3. Nella console Firebase, vai alla pagina Esegui il build con Gemini.

4. Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:

   • Esegui l'upgrade del progetto per utilizzare il piano tariffario di Blaze con pagamento a consumo.

   • Abilita le API richieste nel tuo progetto (API Vertex AI e API Vertex AI in Firebase).

Collegare l'app a Firebase

Nota: nella console Firebase ti consigliamo vivamente di configurare Firebase App Check. Se stai solo provando Gemini API, non è necessario configurare App Check subito; tuttavia, ti consigliamo di configurarlo non appena inizi a sviluppare seriamente la tua app.

Passaggio 2: aggiungi l'SDK

Dopo aver configurato il progetto Firebase e aver collegato l'app a Firebase (vedi il passaggio precedente), ora puoi aggiungere l'SDK Vertex AI in Firebase alla tua app.

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Passaggio 3: inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo

Prima di poter effettuare chiamate API, devi inizializzare il servizio Vertex AI e il modello generativo.

Al termine della guida introduttiva, scopri come scegliere un modello Gemini e, facoltativamente, un luogo appropriato per il tuo caso d'uso e la tua app.

Passaggio 4: chiama il Vertex AI Gemini API

Ora che hai connesso la tua app a Firebase, aggiunto l'SDK e inizializzato il servizio Vertex AI e il modello generativo, puoi chiamare Vertex AI Gemini API.

Puoi utilizzare generateContent() per generare testo da una richiesta di prompt di solo testo:

Gemini API può anche trasmettere le risposte per interazioni più rapide, nonché gestire prompt multimodali che includono contenuti come immagini, video e audio. Vedi tutte le funzionalità di Gemini API più avanti in questa pagina.

Cos'altro puoi fare?

Scopri di più sui modelli Gemini

Scopri i modelli disponibili per vari casi d'uso e le relative quote e prezzi.

Provare altre funzionalità di Gemini API

• Scopri di più sulla generazione di testo da prompt di solo testo, incluso come trasmettere le risposte in streaming.
• Genera testo da prompt multimodali (inclusi testo, immagini, PDF, video e audio).
• Creare conversazioni multi-turno (chat).
• Genera output strutturato (come JSON) da prompt di testo e multimodali.
• Utilizza le chiamate di funzione per collegare i modelli generativi a sistemi e informazioni esterni.

Scopri come controllare la generazione di contenuti

• Comprendi la progettazione dei prompt, tra cui best practice, strategie e prompt di esempio.
• Configura i parametri del modello, come la temperatura e i token di output massimi.
• Utilizza le impostazioni di sicurezza per regolare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose.

Puoi anche sperimentare i prompt e le configurazioni dei modelli utilizzando Vertex AI Studio.

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