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


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.

Pré-requisitos

Este guia pressupõe que você esteja familiarizado com o desenvolvimento de apps com o Flutter.

  • Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Flutter atendem aos seguintes requisitos:

    • Dart 3.2.0 ou mais recente

  • (Opcional) Confira o aplicativo de exemplo.

    Fazer o download do app de exemplo

    É possível testar o SDK rapidamente, ver uma implementação completa de vários recursos casos ou use o app de exemplo se não tiver seu próprio app Flutter. Para usar o app de exemplo, você precisará conectá-lo a um projeto do Firebase.

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, e clique no segundo card para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda a fazer próximas tarefas. Se houver uma guia para Vertex AI no console, faça o seguinte: essas tarefas sejam concluídas.

  2. 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


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.

O plug-in Vertex AI in Firebase para Flutter (firebase_vertexai) oferece o acesso ao Vertex AI Gemini API.

  1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instale o plug-in principal:

    flutter pub add firebase_core

  2. No arquivo lib/main.dart, importe o plug-in principal do Firebase e o arquivo de configuração gerado antes:

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

  3. Ainda no arquivo lib/main.dart, inicialize o Firebase usando o objeto DefaultFirebaseOptions exportado pelo arquivo de configuração:

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

  4. Recrie o aplicativo do Flutter:

    flutter run

  5. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Após a conclusão, recrie seu projeto do Flutter:

    flutter run

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.

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');

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:

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);

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 como controlar a geração de conteúdo

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


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