透過 Vertex AI for Firebase SDK 開始使用 Gemini API

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本指南說明如何開始呼叫 直接在應用程式中使用 Vertex AI Gemini API Vertex AI for Firebase SDK

事前準備

本指南假設您熟悉 Android Studio 的使用方式 。

  • 請確保開發環境和 Android 應用程式符合 符合以下條件：

    • Android Studio (最新版本)
    • 您的 Android 應用程式必須指定 API 級別 21 以上版本。

  • (選用) 查看範例應用程式。

    下載範例應用程式

    您可以快速試用 SDK，查看各種用途的完整導入方式 或沒有自己的 Android 應用程式，也可使用範例應用程式。 如要使用範例應用程式，您必須完成以下工作： 將其連結至 Firebase 專案。

步驟 1：設定 Firebase 專案並將應用程式連結至 Firebase

如果您已經有 Firebase 專案，且有一個應用程式連結至 Firebase

  1. 在 Firebase 控制台中，前往 運用 Gemini 建構內容頁面： 然後按一下第二張資訊卡，啟動工作流程 來記錄這些資料如果您在控制台中看到 Vertex AI 的分頁， 這些工作在完成時

  2. 請繼續進行本指南的下一步驟，將 SDK 加入應用程式。

如果您尚未有 Firebase 專案，且有一個應用程式連結至 Firebase


步驟 2：新增 SDK

設定 Firebase 專案，並將應用程式連結至 Firebase (請參閱上一個步驟)，您可以將 Vertex AI for Firebase SDK 新增至應用程式。

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Vertex AI for Firebase SDK for Android (firebase-vertexai) 提供 使用 Vertex AI Gemini API

在模組 (應用程式層級) Gradle 設定檔中 (例如 <project>/<app-module>/build.gradle.kts)，請新增 Android 適用的 Vertex AI for Firebase SDK：

Kotlin+KTX 

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta03")
}

Java

針對 Java，您必須額外新增兩個程式庫。

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // add the dependency for the Vertex AI for Firebase SDK for Android
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-beta03")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

步驟 3：初始化 Vertex AI 服務和生成式模型

您必須先初始化 Vertex AI，才能發出 API 呼叫 以及生成式模型

Kotlin+KTX

針對 Kotlin，這個 SDK 中的方法為暫停函式，需要呼叫 協同程式範圍中的映像檔。 
// 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
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

Java

如果是 Java，此 SDK 中的串流方法會傳回 Reactive Streams 程式庫的 Publisher 類型。 
// 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
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

閱讀完入門指南後，請瞭解如何選擇 Gemini 模型，以及視需要調整 找出適合您的用途和應用程式的位置。

步驟 4：呼叫 Vertex AI Gemini API

您已將應用程式連結至 Firebase、加入 SDK 並初始化 Vertex AI 服務和生成式模型 準備呼叫 Vertex AI Gemini API

您可以使用 generateContent()，透過純文字提示生成文字 要求：

Kotlin+KTX

針對 Kotlin，這個 SDK 中的方法為暫停函式，需要呼叫 協同程式範圍中的映像檔。 
// 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
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

如果是 Java，這個 SDK 中的方法會傳回 ListenableFuture。 
// 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
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

您還能做些什麼？

進一步瞭解 Gemini 模型

進一步瞭解 適用於各種用途 和 配額與定價。

試用 Gemini API 的其他功能

瞭解如何控管內容生成功能

您也可以使用 Vertex AI Studio


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