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通过 Vertex AI in Firebase SDK 开始使用 Gemini API

本指南将为您介绍如何开始调用 Vertex AI Gemini API Vertex AI in Firebase SDK（适用于您所选平台）。

使用 Gemini API 的其他选项

（可选）尝试使用其他的“Google AI”技术的 Gemini API
获取免费访问权限（在限制范围内且在可能的情况下）使用 Google AI Studio 和 Google AI SDK。这些 SDK 应仅用于在移动应用和 Web 应用中进行原型设计。

熟悉 Gemini API 的工作原理后， 迁移到 Vertex AI in Firebase SDK，它具有许多对移动应用和 Web 应用非常重要的额外功能，例如使用 Firebase App Check 以及对请求中的大型媒体文件。

（可选）调用 Vertex AI Gemini API 服务器端
使用服务器端 Vertex AI SDK、 Firebase Genkit 或 Firebase Extensions（针对 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，并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：设置一个 Firebase 项目，并将您的应用关联到 Firebase

如果您已有 Firebase 项目和已关联到 Firebase 的应用

在 Firebase 控制台中，前往 Build with Gemini 页面中，然后点击第二张卡片启动工作流程后续任务。如果您在控制台中看到 Vertex AI 的标签页，则这些任务都已完成。
- 升级您的项目以使用 Blaze 随用随付定价方案。
- 为您的项目启用以下两个 API：
  aiplatform.googleapis.com 和 firebaseml.googleapis.com。
继续执行本指南中的下一步，将 SDK 添加到您的应用中。

如果您还没有将 Firebase 项目和应用与 Firebase 相关联

设置 Firebase 项目

登录 Firebase 控制台。
点击创建项目，然后使用以下任一方法：
- 选项 1：创建全新的 Firebase 项目（及其底层的 Google Cloud 项目），方法是在 “创建项目”的第一步工作流。
- 选项 2：“添加 Firebase”添加到现有Google Cloud项目从下拉菜单中选择您的 Google Cloud 项目名称 “创建项目”的第一步工作流。
请注意，当系统提示时，您不需要设置 Google Analytics，以使用 Vertex AI in Firebase SDK。
在 Firebase 控制台中，前往 Build with Gemini 页面中，然后点击第二张卡片启动工作流程后续任务。如果您在控制台中看到 Vertex AI 的标签页，则这些任务都已完成。
- 升级您的项目以使用 Blaze 随用随付定价方案。
- 为您的项目启用以下两个 API：
  aiplatform.googleapis.com 和 firebaseml.googleapis.com。

将您的应用关联至 Firebase

继续在控制台的生成式 AI 工作流中将您的应用连接到 Firebase，其中包括以下任务：
- 在 Firebase 项目中注册您的应用。
- 添加 Firebase 配置文件 (google-services.json) 和 google-services Gradle 插件添加到您的应用中。
在本指南的后续步骤中，您将添加 Vertex AI in Firebase SDK 添加到您的应用中，并完成要求特定于使用 SDK 和 Gemini API 的初始化。

第 2 步：添加 SDK

设置好 Firebase 项目并将应用关联到 Firebase 后（参见上一步），您现在可以将 Vertex AI in Firebase SDK 添加到您的应用。

Android 版 Vertex AI in Firebase SDK (firebase-vertexai) 提供了对 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-beta04")
}

Java

对于 Java，您需要添加两个额外的库。

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-beta04")

  // 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返回
Reactive Streams 库中的 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，您已将应用关联到 Firebase、添加了 SDK 并初始化了 Vertex AI 服务和生成模型，您已准备好调用 Vertex AI Gemini API。

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")

// 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，该 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);

您还可以做些什么？

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

详细了解如何从纯文字提示，包括如何流式传输响应。
生成文本：多模态提示（包括文本、图片、PDF 文件、视频和音频）。
建立多轮对话（聊天）。
使用函数调用进行连接生成模型与外部系统和信息共享。

了解如何控制内容生成

了解提示设计，包括最佳做法、策略和示例提示。
配置模型参数，例如和最大输出词元数量。
使用安全设置来调整获得可能被视为有害的响应的可能性。

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。

提供反馈分享您对Vertex AI in Firebase的体验