Comienza a usar la API de Gemini con Vertex AI en los SDK de Firebase

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En esta guía, se muestra cómo comenzar a realizar llamadas a Vertex AI Gemini API directamente desde tu app con el SDK de Vertex AI in Firebase para la plataforma que elijas.

Otras opciones para trabajar con Gemini API

• De manera opcional, experimenta con una versión alternativa "Google AI" de la función Gemini API
  Obtén acceso sin costo (dentro de los límites y cuando esté disponible) con Google AI Studio y los SDKs de cliente Google AI. Estos SDKs deben usarse solo para crear prototipos en apps web y para dispositivos móviles.

  Una vez que estés familiarizado con el funcionamiento de un Gemini API, migra a nuestros SDKs de Vertex AI in Firebase (esta documentación), que tienen muchas funciones adicionales importantes para las apps web y para dispositivos móviles, como proteger la API del abuso con Firebase App Check y compatibilidad con archivos multimedia grandes en las solicitudes.

• Opcionalmente, llama al Vertex AI Gemini API del servidor (como con Python, Node.js o Go)
  Usa los SDK de Vertex AI del servidor, Firebase Genkit o Firebase Extensions para Gemini API.

Ten en cuenta que también puedes usar esta guía para comenzar a acceder a modelos de Imagen con los SDK de Vertex AI in Firebase.

Requisitos previos

Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase

Si ya tienes un proyecto de Firebase y una app conectada a Firebase

1. En la consola de Firebase, ve a la página Crear con Gemini.

2. Haz clic en la tarjeta Vertex AI in Firebase para iniciar un flujo de trabajo que te ayude a completar las siguientes tareas:

   • Actualiza tu proyecto para usar el plan de precios de pago por uso de Blaze.

   • Habilita las APIs necesarias en tu proyecto (API de Vertex AI y API de Vertex AI in Firebase).

3. Continúa con el siguiente paso de esta guía para agregar el SDK a tu app.

Si no tienes un proyecto de Firebase ni una app conectada a Firebase

Configura un proyecto de Firebase:

1. Accede Firebase console.

2. Haz clic en Crear proyecto y, luego, usa una de las siguientes opciones:

   • Opción 1: Crea un proyecto de Firebase completamente nuevo (y su proyecto subyacente de Google Cloud automáticamente); para ello, ingresa un nuevo nombre de proyecto en el primer paso del flujo de trabajo "Crear proyecto".

   • Opción 2: "Agrega Firebase" a un proyecto de Google Cloud existente; para ello, selecciona el nombre de tu proyecto de Google Cloud del menú desplegable del primer paso del flujo de trabajo "Crear proyecto".

   Ten en cuenta que, cuando se te solicite, no es necesario que configures Google Analytics para usar los SDK de Vertex AI in Firebase.

3. En la consola de Firebase, ve a la página Crear con Gemini.

4. Haz clic en la tarjeta Vertex AI in Firebase para iniciar un flujo de trabajo que te ayude a completar las siguientes tareas:

   • Actualiza tu proyecto para usar el plan de precios de pago por uso de Blaze.

   • Habilita las APIs necesarias en tu proyecto (API de Vertex AI y API de Vertex AI in Firebase).

Conecta tu app a Firebase

Nota: En la consola de Firebase, te recomendamos que configures Firebase App Check. Si solo estás probando Gemini API, no es necesario que configures App Check de inmediato. Sin embargo, te recomendamos que lo hagas en cuanto comiences a desarrollar tu app en serio.

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 in Firebase a tu app.

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Paso 3: Inicializa el servicio Vertex AI y el modelo generativo

Antes de poder realizar llamadas a la API y solicitar un modelo Gemini, debes inicializar el servicio Vertex AI y el modelo generativo.

Nota: Si deseas solicitar un modelo Imagen, puedes aprender a configurar su inicialización en Genera imágenes con Imagen.

Después de terminar esta guía de introducción, obtén información para elegir un modelo y, de manera opcional, una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.

Paso 4: Envía una solicitud de instrucción a un modelo

Ahora que conectaste tu app a Firebase, agregaste el SDK y inicializaste el servicio Vertex AI y el modelo generativo, está todo listo para enviar una solicitud de instrucción a un modelo Gemini.

Puedes usar generateContent() para generar texto a partir de una solicitud de instrucción solo de texto:

Gemini API también puede transmitir respuestas para interacciones más rápidas, así como controlar instrucciones multimodales que incluyen contenido como imágenes, videos y audio. Consulta todas las funciones de Gemini API más adelante en esta página.

¿Qué más puedes hacer?

Más información sobre los modelos compatibles

Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.

Prueba otras funciones de Gemini API

• Obtén más información para generar texto a partir de instrucciones de solo texto, incluida la transmisión de la respuesta.
• Genera texto a partir de instrucciones multimodales (incluidos texto, imágenes, PDF, video y audio).
• Crea conversaciones de varios turnos (chat).
• Genera resultados estructurados (como JSON) a partir de instrucciones multimodales y de texto.
• Usa las llamadas a función para conectar los modelos generativos a sistemas y datos 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 (para Gemini) o la relación de aspecto y la generación de personas (para Imagen).
• Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que se puedan considerar dañinas.

También puedes experimentar con instrucciones y configuraciones de modelos con Vertex AI Studio.

Envía comentarios sobre tu experiencia con Vertex AI in Firebase