Começar a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase

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Visualização: Vertex AI in Firebase está em Pré-lançamento, o que significa que o produto está não está sujeita a SLAs ou políticas de descontinuação e pode mudar em e incompatíveis com versões anteriores.

Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente do seu app usando o Vertex AI in Firebase SDK para a plataforma escolhida.

Outras opções para trabalhar com o Gemini API

• Opcionalmente, teste uma "IA do Google" alternativa do modelo Gemini API
  Tenha acesso sem custo financeiro (dentro dos limites e quando disponível) usando Google AI Studio e SDKs do cliente Google AI. Esses SDKs devem ser usados apenas para prototipagem em apps da Web e para dispositivos móveis.

  Depois que você se familiarizar com o funcionamento do Gemini API, migre para os SDKs do Vertex AI in Firebase. com muitos outros recursos importantes para apps da Web e para dispositivos móveis, como proteger a API contra abusos usando Firebase App Check e suporte para arquivos de mídia grandes nas solicitações.

• Opcionalmente, chame Vertex AI Gemini API do lado do servidor
  Use o SDKs do Vertex AI do lado do servidor, Firebase Genkit ou Firebase Extensions para Gemini API.

Pré-requisitos

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar seu app ao Firebase

Se você já tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele

1. No console do Firebase, acesse o Página Crie com o Gemini.

2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você conclua as tarefas a seguir. Se aparecer uma guia no console para Vertex AI, as tarefas serão concluídas.

   • Faça upgrade do seu projeto para usar o Plano de preços Blaze com pagamento por uso.

   • Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com

3. Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao seu app.

Se você ainda não tiver um projeto do Firebase e um app conectado a ele

Configurar um projeto do Firebase

1. Faça login no console do Firebase.

2. Clique em Criar projeto e use uma das seguintes opções:

   • Opção 1: criar um projeto do Firebase totalmente novo (e os respectivos projeto Google Cloud automaticamente) inserindo um novo nome de projeto no primeira etapa de "Criar projeto" de desenvolvimento de software.

   • Opção 2: "Adicionar o Firebase" a um projeto Google Cloud existente selecionando o nome do projeto Google Cloud no menu suspenso da primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

   Quando solicitado, você não precisa configurar Google Analytics para usar os SDKs Vertex AI in Firebase.

3. No console do Firebase, acesse o Página Crie com o Gemini.

4. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você conclua as tarefas a seguir. Se aparecer uma guia no console para Vertex AI, as tarefas serão concluídas.

   • Faça upgrade do seu projeto para usar o Plano de preços Blaze com pagamento por uso.

   • Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com

Conectar seu app ao Firebase

Observação: no console do Firebase, recomendamos configurar Firebase App Check. Se você está apenas testando o Gemini API, não é necessário configurar o App Check imediatamente. No entanto, recomendamos e configurá-la assim que começar a desenvolver o app.

Etapa 2: adicionar o SDK

Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado a ele (consulte a etapa anterior), agora é possível adicionar o SDK do Vertex AI in Firebase ao seu app.

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Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo

Antes de fazer chamadas de API, você precisa inicializar o Vertex AI. e o modelo generativo.

Quando terminar o Guia explicativo, aprenda a escolher um modelo Gemini e, opcionalmente, um o local apropriado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar o método Vertex AI Gemini API

Agora que você conectou seu aplicativo ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar Vertex AI Gemini API.

Você pode usar generateContent() para gerar texto com base em um comando somente de texto. solicitação:

O Gemini API também pode transmitir respostas para acelerar e interações, além de processar comandos multimodais que incluir conteúdo como imagens, vídeo e áudio. Consulte todos os recursos do Gemini API mais adiante nesta página.

.

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Saiba mais sobre o modelos disponíveis para diversos casos de uso e as cotas e preços.

Teste outros recursos do Gemini API

• Saiba mais sobre como gerar texto com comandos somente de texto, incluindo instruções transmitir a resposta.
• Gerar texto com base comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Criar conversas de várias interações (chat).
• Use chamadas de função para se conectar modelos generativos a sistemas e informações externos.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

• Entender o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
• Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída.
• Use as configurações de segurança para ajustar o probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas prejudiciais.

. Também é possível testar comandos e configurações de modelo usando Vertex AI Studio.

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