En esta guía, se muestra cómo comenzar a realizar llamadas a la API de Gemini de Vertex AI directamente desde tu app con los SDK de Vertex AI para Firebase.
Requisitos previos
En esta guía, se asume que estás familiarizado con el uso de JavaScript para desarrollar apps web. Esta guía es independiente del framework.
Asegúrate de que el entorno de desarrollo y la app web cumplan con los siguientes requisitos:
- (Opcional) Node.js
- Navegador web moderno
(Opcional) Revisa la app de ejemplo.
Puedes probar el SDK rápidamente, ver una implementación completa de varios casos de uso o usar la app de ejemplo si no tienes tu propia app web. Para usar la app de ejemplo, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.
Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase
Si ya tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a Firebase
En Firebase console, ve a la página Compila con Gemini y haz clic en la segunda tarjeta para iniciar un flujo de trabajo que te ayude a realizar las siguientes tareas. Si ves una pestaña en la consola de Vertex AI, estas tareas están completas.
Actualiza tu proyecto para usar el plan de precios Blaze (prepago).
Habilita las dos APIs siguientes para tu proyecto:
aiplatform.googleapis.com
yfirebaseml.googleapis.com
.
Continúa con el siguiente paso de esta guía para agregar el SDK a tu app.
Si aún no tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a esta plataforma
Paso 2: Agrega el SDK
Con tu proyecto de Firebase configurado y tu app conectada a Firebase (consulta el paso anterior), ahora puedes agregar el SDK de Vertex AI para Firebase a tu app.
La biblioteca de Vertex AI para Firebase proporciona acceso a la API de Gemini de Vertex AI y se incluye como parte del SDK de Firebase JavaScript para la Web.
Instala el SDK de Firebase JS para la Web con npm:
npm install firebase
Inicializa Firebase en tu app:
import { initializeApp } from "firebase/app"; // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object const firebaseConfig = { // ... }; // Initialize FirebaseApp const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
Paso 3: Inicializa el servicio de Vertex AI y el modelo generativo
Antes de realizar llamadas a las APIs, debes inicializar el servicio de Vertex AI y el modelo generativo.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });
Cuando termines la guía de introducción, descubre cómo elegir un modelo de Gemini y (opcionalmente) una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.
Paso 4: Llama a la API de Gemini de Vertex AI
Ahora que conectaste tu app a Firebase, agregaste el SDK y, además, inicializaste el servicio de Vertex AI y el modelo generativo, ya puedes llamar a la API de Vertex AI Gemini.
Puedes usar generateContent()
para generar texto a partir de una solicitud de instrucción de solo texto:
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });
// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
// Provide a prompt that contains text
const prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
const result = await model.generateContent(prompt);
const response = result.response;
const text = response.text();
console.log(text);
}
run();
¿Qué más puedes hacer?
Más información sobre los modelos de Gemini
Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.
Prueba otras funciones de la API de Gemini
- Obtén más información para generar texto a partir de instrucciones solo de texto, incluido cómo transmitir la respuesta.
- Genera texto a partir de instrucciones multimodales (lo que incluye texto, imágenes, PDF, video y audio).
- Crear conversaciones de varios turnos (chat)
- Usa las llamadas a funciones para conectar modelos generativos a información y sistemas externos.
Aprende a controlar la generación de contenido
- Comprende el diseño de instrucciones, incluidas las prácticas recomendadas, las estrategias y los ejemplos de instrucciones.
- Configura los parámetros del modelo, como la temperatura y la cantidad máxima de tokens de salida.
- Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que puedan considerarse dañinas.
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