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


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

Prerequisiti

Questa guida presuppone che tu abbia dimestichezza con lo sviluppo di app con Flutter.

  • Assicurati che il tuo ambiente di sviluppo e la tua app Flutter soddisfino quanto segue requisiti:

    • Dart 3.2.0 o versioni successive

  • (Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.

    Scarica l'app di esempio

    Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa dei vari utilizzi o usa l'app di esempio, se non hai la tua app Flutter. Per utilizzare l'app di esempio, devi la colleghi a un progetto Firebase.

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

Se disponi già di un progetto Firebase e di un'app collegata a Firebase

  1. Nella console Firebase, vai a 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. Tieni presente che se nella console è presente una scheda perVertex AI, queste attività sono state completate.

  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


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.

Il plug-in Vertex AI in Firebase per Flutter (firebase_vertexai) fornisce accesso a Vertex AI Gemini API.

  1. Dalla directory del progetto Flutter, esegui questo comando per installa il plug-in principale:

    flutter pub add firebase_core

  2. Nel file lib/main.dart, importa il plug-in principale Firebase e generato in precedenza:

    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

  3. Nel file lib/main.dart, inizializza Firebase utilizzando l'oggetto DefaultFirebaseOptions esportato dal file di configurazione:

    await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

  4. Ricostruisci l'applicazione Flutter:

    flutter run

  5. Dalla directory del progetto Flutter, esegui il seguente comando:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Al termine, ricrea il progetto Flutter:

    flutter run

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

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

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// 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');

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 numero Vertex AI Gemini API

Ora che hai collegato 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 un prompt di solo testo richiesta:

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

await Firebase.initializeApp();
// 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);

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