Firebase SDK'larında Vertex

iOS+ Android Web Flutter

Bu kılavuzda, seçtiğiniz platforma ait Vertex AI in Firebase SDK'sını kullanarak doğrudan uygulamanızdan Vertex AI Gemini API çağrıları nasıl yapacağınız gösterilmektedir.

Gemini API ile çalışmayla ilgili diğer seçenekler

• İsteğe bağlı olarak, Gemini API
  Google AI Studio ve Google AI istemci SDK'larını kullanarak ücretsiz erişim elde etme (sınırlamalar dahilinde ve kullanılabilir olduğunda) özelliğinin alternatif "Google AI" sürümünü deneyin. Bu SDK'lar, mobil ve web uygulamalarında yalnızca prototipleme için kullanılmalıdır.

  Gemini API'ün işleyiş şeklini öğrendikten sonra, Vertex AI in Firebase SDK'larımıza geçin (bu dokümanlar). Bu SDK'lar, mobil ve web uygulamaları için önemli olan birçok ek özelliğe sahiptir. Örneğin, Firebase App Check kullanarak API'yi kötüye kullanımdan koruma ve isteklerde büyük medya dosyalarını destekleme gibi.

• İsteğe bağlı olarak Vertex AI Gemini API sunucu tarafı çağrısı yapın (ör. Python, Node.js veya Go ile)
  Gemini API için sunucu tarafı Vertex AI SDK'larını, Firebase Genkit veya Firebase Extensions kullanın.

Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanarak Imagen modellerine erişmeye başlamak için bu kılavuzu da kullanabileceğinizi unutmayın.

Ön koşullar

1. adım: Firebase projesi oluşturun ve uygulamanızı Firebase'e bağlayın

Zaten bir Firebase projeniz ve Firebase'e bağlı bir uygulamanız varsa

1. Firebase konsolunda Gemini ile oluşturma sayfasına gidin.

2. Aşağıdaki görevleri tamamlamanıza yardımcı olacak bir iş akışı başlatmak için Vertex AI in Firebase kartını tıklayın:

   • Projenizi kullandığınız kadar öde Blaze fiyatlandırma planını kullanacak şekilde yükseltin.

   • Projenizde gerekli API'leri (Vertex AI API ve Vertex AI in Firebase API) etkinleştirin.

3. SDK'yı uygulamanıza eklemek için bu kılavuzun bir sonraki adımına geçin.

Firebase projesiniz ve Firebase'e bağlı uygulamanız yoksa

Firebase projesi oluşturma

1. Firebase konsolunda oturum açın.

2. Proje oluştur'u tıklayın ve ardından aşağıdaki seçeneklerden birini kullanın:

   • 1. seçenek: "Proje oluştur" iş akışının ilk adımına yeni bir proje adı girerek tamamen yeni bir Firebase projesi (ve otomatik olarak temel Google Cloud projesi) oluşturun.

   • 2. Seçenek: "Proje oluştur" iş akışının ilk adımındaki açılır menüden Google Cloud proje adınızı seçerek mevcut bir Google Cloud projesine "Firebase ekleyin".

   İstendiğinde, Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanmak için Google Analytics'i ayarlamanıza gerek olmadığını unutmayın.

3. Firebase konsolunda Gemini ile oluşturma sayfasına gidin.

4. Aşağıdaki görevleri tamamlamanıza yardımcı olacak bir iş akışı başlatmak için Vertex AI in Firebase kartını tıklayın:

   • Projenizi kullandığınız kadar öde Blaze fiyatlandırma planını kullanacak şekilde yükseltin.

   • Projenizde gerekli API'leri (Vertex AI API ve Vertex AI in Firebase API) etkinleştirin.

Uygulamanızı Firebase'e bağlama

Not: Firebase konsolunda Firebase App Check ayarlamanızı önemle tavsiye ederiz. Gemini API'ü yalnızca denemek istiyorsanız App Check'ü hemen ayarlamanıza gerek yoktur. Ancak uygulamanızı ciddi şekilde geliştirmeye başladığınızda ayarlamanızı öneririz.

2. adım: SDK'yı ekleyin

Firebase projeniz oluşturulduktan ve uygulamanız Firebase'e bağlandıktan sonra (önceki adıma bakın) Vertex AI in Firebase SDK'sını uygulamanıza ekleyebilirsiniz.

iOS+ Android Web Flutter

3. Adım: Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlatın

API çağrıları yapıp Gemini modeli isteğinde bulunabilmek için Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlatmanız gerekir.

Not: Bir Imagen modelini istemek istiyorsanız Imagen kullanarak resim oluşturma bölümünde modelin başlatılmasını nasıl ayarlayacağınızı öğrenebilirsiniz.

Bu başlangıç kılavuzunu tamamladıktan sonra, kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun bir model ve (isteğe bağlı olarak) konum seçmeyi öğrenin.

4. Adım: Bir modele istem isteği gönderin

Uygulamanızı Firebase'e bağladığınıza, SDK'yı eklediğinize, Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlattığınıza göre Gemini modeline istem isteği göndermeye hazırsınız.

Yalnızca metin içeren bir istem isteğinden metin oluşturmak için generateContent() kullanabilirsiniz:

Gemini API, daha hızlı etkileşimler için yanıtları aktarabilir ve resim, video ve ses gibi içerikler içeren çok formatlı istemleri de işleyebilir. Bu sayfanın ilerleyen bölümlerinde Gemini API'nin tüm özelliklerini inceleyebilirsiniz.

Başka neler yapabilirsiniz?

Desteklenen modeller hakkında daha fazla bilgi

Çeşitli kullanım alanları için kullanılabilen modeller, kotaları ve fiyatlandırmaları hakkında bilgi edinin.

Gemini API'ün diğer özelliklerini deneyin

• Yanıtı yayınlama dahil olmak üzere yalnızca metin istemlerinden metin oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Çoklu formatlı istemlerden (metin, resim, PDF, video ve ses dahil) metin oluşturun.
• Çoklu katılımlı görüşmeler (sohbet) oluşturabilirsiniz.
• Hem metin hem de çoklu modal istemlerden yapılandırılmış çıkış (JSON gibi) oluşturun.
• Üretken modelleri harici sistemlere ve bilgilere bağlamak için işlev çağırma özelliğini kullanın.

İçerik oluşturmayı nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin

• En iyi uygulamalar, stratejiler ve örnek istemler dahil olmak üzere istem tasarımını anlama
• Sıcaklık ve maksimum çıkış jetonu (Gemini için) ya da en boy oranı ve kişi oluşturma (Imagen için) gibi model parametrelerini yapılandırın.
• Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.

Vertex AI Studio'i kullanarak istemler ve model yapılandırmalarıyla da denemeler yapabilirsiniz.

Vertex AI in Firebase ile ilgili deneyiminiz hakkında geri bildirim verme