Erste Schritte mit der Gemini API unter Verwendung von Vertex AI in Firebase SDKs

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Vorschau: Vertex AI in Firebase befindet sich in der Vorabversion, was bedeutet, dass das Produkt unterliegt keinem SLA und keiner Richtlinie zur Einstellung von Produkten und Diensten und kann sich in nicht abwärtskompatiblen Methoden.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Anrufe bei der Vertex AI Gemini API direkt über die Vertex AI in Firebase SDK für die ausgewählte Plattform.

Weitere Optionen für die Arbeit mit Gemini API

• Optional: Sie können mit einer alternativen „Google AI“-Version der Gemini API
  experimentieren. Sie erhalten kostenlosen Zugriff (innerhalb der Limits und sofern verfügbar) mit den Google AI Studio- und Google AI-Client-SDKs. Diese SDKs sollten nur für Prototypen in mobilen und Web-Apps verwendet werden.

  Nachdem Sie sich mit der Funktionsweise von Gemini API vertraut gemacht haben, zu den Vertex AI in Firebase SDKs migrieren Diese bieten viele zusätzliche Funktionen, die für mobile und Web-Apps wichtig sind. wie der Schutz der API vor Missbrauch, Firebase App Check und Support für große Mediendateien in Anfragen.

• Optional serverseitig Vertex AI Gemini API aufrufen (z. B. mit Python, Node.js oder Go)
  Serverseitige Vertex AI SDKs, Firebase Genkit oder Firebase Extensions für die Gemini API verwenden

Vorbereitung

Schritt 1: Firebase-Projekt einrichten und App mit Firebase verbinden

Wenn Sie bereits ein Firebase-Projekt und eine App mit Firebase verknüpft haben

1. Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.

2. Klicken Sie auf die Karte Vertex AI in Firebase, um einen Workflow zu starten, der Sie dabei unterstützt, die folgenden Aufgaben ausführen. Wenn Sie in der Konsole einen Tab für Vertex AI, dann sind diese Aufgaben erledigt.)

   • Führen Sie ein Upgrade für Ihr Projekt durch, um das „Pay as you go“-Preismodell für „Blaze“.

   • Aktivieren Sie die folgenden beiden APIs für Ihr Projekt:
     aiplatform.googleapis.com und firebaseml.googleapis.com.

3. Fahren Sie mit dem nächsten Schritt in dieser Anleitung fort, um das SDK Ihrer App hinzuzufügen.

Wenn Sie noch kein Firebase-Projekt und keine mit Firebase verknüpfte App haben

Firebase-Projekt einrichten

1. Melden Sie sich in der Firebase-Konsole an.

2. Klicken Sie auf Projekt erstellen und verwenden Sie eine der folgenden Optionen:

   • Option 1: Sie können ein neues Firebase-Projekt (und das zugrunde liegende Google Cloud-Projekt) erstellen, indem Sie im ersten Schritt des Workflows „Projekt erstellen“ einen neuen Projektnamen eingeben.

   • Option 2: „Firebase hinzufügen“ auf ein vorhandenes Google Cloud-Projekt Wählen Sie den Namen Ihres Google Cloud-Projekts aus dem Drop-down-Menü im zum Erstellen eines Projekts zu optimieren.

   Beachten Sie, dass eine Einrichtung nicht erforderlich ist, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Google Analytics, um die Vertex AI in Firebase SDKs zu verwenden.

3. Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.

4. Klicken Sie auf die Karte Vertex AI in Firebase, um einen Workflow zu starten, mit dem Sie die folgenden Aufgaben erledigen können. Wenn Sie in der Konsole einen Tab für Vertex AI, dann sind diese Aufgaben erledigt.)

   • Führen Sie ein Upgrade für Ihr Projekt durch, um den Pay-as-you-go-Preisplan für Blaze zu verwenden.

   • Aktivieren Sie die folgenden beiden APIs für Ihr Projekt:
     aiplatform.googleapis.com und firebaseml.googleapis.com

App mit Firebase verbinden

Hinweis: Wir empfehlen Ihnen dringend, in der Firebase-Konsole Firebase App Check einzurichten. Wenn Sie Gemini API nur ausprobieren, Sie müssen App Check nicht sofort einrichten. Wir empfehlen jedoch, sobald Sie mit der Entwicklung Ihrer App beginnen.

Schritt 2: SDK hinzufügen

Nachdem Sie Ihr Firebase-Projekt eingerichtet und Ihre App mit Firebase verbunden haben (siehe vorheriger Schritt), können Sie Ihrer App jetzt das Vertex AI in Firebase SDK hinzufügen.

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Schritt 3: Vertex AI-Dienst und generatives Modell initialisieren

Bevor Sie API-Aufrufe ausführen können, müssen Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell initialisieren.

Nachdem Sie die Anleitung zum Einstieg durchgearbeitet haben, erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und (optional) einen Standort auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.

Schritt 4: Vertex AI Gemini API aufrufen

Nachdem Sie Ihre App nun mit Firebase verbunden, das SDK hinzugefügt und die dem Dienst Vertex AI und dem generativen Modell, können Sie die Vertex AI Gemini API aufrufen.

Du kannst generateContent() verwenden, um Text aus einem reinen Text-Prompt zu generieren Anfrage:

Der Gemini API kann auch Antworten streamen, um Interaktionen zu beschleunigen, und multimodale Prompts verarbeiten, die Inhalte wie Bilder, Videos und Audio enthalten. Weitere Informationen finden Sie unter alle Funktionen von Gemini API weiter unten auf dieser Seite.

Was kannst du noch tun?

Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen

Weitere Informationen für verschiedene Anwendungsfälle und ihre Kontingente und Preise.

Weitere Funktionen des Gemini API ausprobieren

• Weitere Informationen zum Generieren von Text aus reine Text-Prompts, z. B. eine Anleitung und streamt die Antwort.
• Text aus multimodalen Prompts generieren (einschließlich Text, Bildern, PDFs, Videos und Audio).
• Unterhaltungen mit mehreren Teilnehmern (Chat) erstellen.
• Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um eine Verbindung herzustellen generativen Modellen auf externe Systeme und Informationen.

Inhaltserstellung steuern

• Informationen zum Prompt-Design, einschließlich Best Practices, Strategien und Beispiel-Prompts.
• Konfigurieren Sie Modellparameter wie Temperatur und maximale Ausgabetokens.
• Verwenden Sie die Sicherheitseinstellungen, um die Wahrscheinlichkeit von Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden können.

Sie können auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren, indem Sie Vertex AI Studio

Feedback geben zu Ihren Erfahrungen mit Vertex AI in Firebase