Pierwsze kroki z interfejsem Gemini {/8}API za pomocą Vertex AI w pakietach SDK Firebase


W tym przewodniku znajdziesz informacje o tym, jak zacząć korzystać z funkcji Vertex AI Gemini API bezpośrednio z aplikacji za pomocą pakietu SDK Vertex AI in Firebase przeznaczonego dla wybranej platformy.

Pamiętaj, że możesz też skorzystać z tego przewodnika, aby rozpocząć dostępowanie do modeli Imagen za pomocą pakietów SDK Vertex AI in Firebase.

Wymagania wstępne

W tym przewodniku zakładamy, że znasz już podstawy tworzenia aplikacji za pomocą Fluttera.

  • Upewnij się, że środowisko programistyczne i aplikacja Flutter spełniają te wymagania:

    • Dart 3.2.0 lub nowszy

  • (Opcjonalnie) Wypróbuj przykładową aplikację.

    Pobierz przykładową aplikację

    Możesz szybko wypróbować pakiet SDK, zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia lub użyć przykładowej aplikacji, jeśli nie masz własnej aplikacji Flutter. Aby użyć przykładowej aplikacji, musisz połączyć ją z projektem Firebase.

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nim aplikację.

Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase

  1. W konsoli Firebase otwórz stronę Tworzenie za pomocą Gemini.

  2. Kliknij kartę Vertex AI in Firebase, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać te czynności:

  3. Aby dodać pakiet SDK do aplikacji, przejdź do następnego kroku w tym przewodniku.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase i aplikacji połączonej z Firebase


Krok 2. Dodaj pakiet SDK

Po skonfigurowaniu projektu Firebase i połączeniu aplikacji z Firebase (patrz poprzedni krok) możesz dodać do niej pakiet SDK Vertex AI in Firebase.

Wtyczka Vertex AI in Firebase dla Fluttera (firebase_vertexai) zapewnia dostęp do interfejsów API umożliwiających interakcję z modelami Gemini i Imagen.

  1. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie, aby zainstalować podstawowe i Vertex AI in Firebase:

    flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai

  2. W pliku lib/main.dart zaimportuj podstawowy wtyczkę Firebase, wtyczkę Vertex AI in Firebase oraz wygenerowany wcześniej plik konfiguracji:

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

  3. W pliku lib/main.dart zainicjuj Firebase za pomocą obiektu DefaultFirebaseOptions wyeksportowanego przez plik konfiguracji:

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

  4. Zbuduj ponownie aplikację Flutter:

    flutter run

Krok 3. Inicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

Zanim będzie można wykonać jakiekolwiek wywołania interfejsu API i wywołać model Gemini, musisz zainicjować usługę Vertex AI i model generatywny.

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
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');

Po przeczytaniu tego przewodnika dowiesz się, jak wybrać model i (opcjonalnie) lokalizację odpowiednią do Twojego przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Wyślij prośbę o prompt do modelu

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK i inicjalizacji usługi Vertex AI oraz modelu generatywnego możesz wysłać prośbę o prompt do modelu Gemini.

Aby wygenerować tekst z promptu tekstowego, użyj generateContent():

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
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-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);

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o obsługiwanych modelach

Dowiedz się więcej o modelach dostępnych w różnych przypadkach użycia oraz o ich limitach i cenach.

Wypróbuj inne możliwości Gemini API

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

Możesz też eksperymentować z promptami i konfiguracjami modeli za pomocą Vertex AI Studio.


Prześlij opinię na temat korzystania z usługi Vertex AI in Firebase