Pierwsze kroki z interfejsem Gemini API za pomocą Vertex AI w pakietach SDK Firebase


Z tego przewodnika dowiesz się, jak zacząć dzwonić pod numery Vertex AI Gemini API bezpośrednio w aplikacji za pomocą Pakiet SDK Vertex AI in Firebase dla wybranej platformy.

Wymagania wstępne

W tym przewodniku zakładamy, że potrafisz tworzyć aplikacje za pomocą Flutter.

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

    • Dart 3.2.0+

  • (Opcjonalnie) Sprawdź przykładową aplikację.

    Pobieranie przykładowej aplikacji

    Możesz szybko wypróbować pakiet SDK, zobaczyć pełną implementację różnych zastosowań lub skorzystać z aplikacji próbnej, jeśli nie masz własnej aplikacji Flutter. Aby użyć przykładowej aplikacji, musisz wykonać połączyć je z projektem Firebase.

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nią swoją 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 wykonaj te czynności. (Pamiętaj, że jeśli w konsoli widoczna jest karta Vertex AI, te zadania są ukończone).

  3. Przejdź do następnego kroku tego przewodnika, aby dodać pakiet SDK do aplikacji.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase ani 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 do platformy Flutter (firebase_vertexai) zapewnia dostęp do Vertex AI Gemini API.

  1. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie, aby zainstaluj podstawową wtyczkę:

    flutter pub add firebase_core

  2. W pliku lib/main.dart zaimportuj wcześniej wygenerowany podstawowy wtyczkę Firebase i plik konfiguracji:

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

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

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

  4. Ponownie skompiluj aplikację Flutter:

    flutter run

  5. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Po zakończeniu odbuduj projekt Flutter:

    flutter run

Krok 3. Inicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

Zanim będzie można wykonywać wywołania interfejsu API, musisz zainicjować Vertex AI i modelu generatywnego.

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');

Po przeczytaniu przewodnika dla początkujących dowiedz się, jak wybrać model Gemini i (opcjonalnie) lokalizacja odpowiednią do przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Zadzwoń pod numer Vertex AI Gemini API

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK i inicjalizacji usługi Vertex AI oraz modelu generatywnego możesz wywołać funkcję Vertex AI Gemini API.

Możesz użyć generateContent(), aby wygenerować tekst na podstawie prompta tekstowego żądanie:

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);

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o modelach Gemini

Dowiedz się więcej o dostępne modele do różnych zastosowań oraz ich poniższych limitów i cen.

Wypróbuj inne funkcje usługi Gemini API

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

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


Prześlij opinię o tym, jak oceniasz korzystanie z usługi Vertex AI in Firebase