Comece 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 no app usando o SDK Vertex AI in Firebase para a plataforma escolhida.

Pré-requisitos

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver apps com o Flutter.

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

    • Dart 3.2.0+

  • (Opcional) Confira o app de exemplo.

    Fazer o download do app de exemplo

    Você pode testar o SDK rapidamente, conferir uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app do Flutter. Para usar o app de exemplo, é necessário conectar a um projeto do Firebase.

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase

Se você já tem um projeto e um app conectados ao Firebase

  1. No console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini.

  2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

  3. Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.

Se você não tem 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 ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora você pode adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app.

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

  1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal e o plug-in Vertex AI in Firebase:

    flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai

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

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

Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo

Antes de fazer chamadas de API, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.

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

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

// 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');

Depois de concluir o guia de início, aprenda a escolher um modelo do Gemini e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar o Vertex AI Gemini API

Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar o Vertex AI Gemini API.

Você pode usar generateContent() para gerar texto a partir de uma solicitação de comando de texto:

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

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

// 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 os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e os preços.

Testar 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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