Firebase SDK の Vertex AI を使用して Gemini API を使ってみる


このガイドでは、選択したプラットフォームの Vertex AI in Firebase SDK を使用して、アプリから直接 Vertex AI Gemini API を呼び出す方法について説明します。

前提条件

このガイドは、Android Studio を使用して Android 用アプリを開発することに精通していることを前提としています。

  • 開発環境と Android アプリが次の要件を満たしていることを確認します。

    • Android Studio（最新バージョン）
    • Android アプリは、API レベル 21 以降をターゲットにする必要があります。

  • （省略可）サンプルアプリを確認します。

    サンプルアプリをダウンロードする

    SDK を簡単に試したり、さまざまなユースケースの完全な実装を確認したり、独自の Android アプリがない場合はサンプルアプリを使用したりできます。サンプルアプリを使用するには、サンプルアプリを Firebase プロジェクトに接続する必要があります。

ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定してアプリを Firebase に接続する

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがすでにある場合

  1. Firebase コンソールで、[Gemini で構築する] ページに移動します。

  2. Vertex AI in Firebase カードをクリックすると、次のタスクを行うのに役立つワークフローが起動します。

  3. このガイドの次のステップに進んで、SDK をアプリに追加します。

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがまだない場合


ステップ 2: SDK を追加する

Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続したら（前のステップを参照）、アプリに Vertex AI in Firebase SDK を追加できます。

Vertex AI in Firebase SDK for Android（firebase-vertexai）は、Vertex AI Gemini API へのアクセスを提供します。

モジュール（アプリレベル）の Gradle ファイル（<project>/<app-module>/build.gradle.kts など）に、Android 用 Vertex AI in Firebase ライブラリの依存関係を追加します。ライブラリのバージョニングの制御には、Firebase Android BoM を使用することをおすすめします。

Kotlin+KTX 

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.6.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")
}

Java

Java の場合は、2 つのライブラリを追加する必要があります。

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.6.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")

    // 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")
}

Firebase Android BoM を使用すると、アプリは常に互換性のあるバージョンの Firebase Android ライブラリを使用します。

ステップ 3: Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する

API 呼び出しを行う前に、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する必要があります。

Kotlin+KTX

Kotlin の場合、この SDK のメソッドは suspend 関数であり、Coroutine スコープから呼び出す必要があります。
// 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

Java の場合、この SDK のストリーミング メソッドは、Reactive Streams ライブラリから Publisher 型を返します。
// 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);

スタートガイドを完了したら、Gemini モデルを選択する方法と、（必要に応じて）ユースケースとアプリに適したロケーションを選択する方法を学習する。

ステップ 4: Vertex AI Gemini API を呼び出す

アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したので、Vertex AI Gemini API を呼び出す準備ができました。

generateContent() を使用して、テキストのみのプロンプト リクエストからテキストを生成できます。

Kotlin+KTX

Kotlin の場合、この SDK のメソッドは suspend 関数であり、Coroutine スコープから呼び出す必要があります。
// 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

Java の場合、この SDK のメソッドは ListenableFuture を返します。
// 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);

Google アシスタントの機能

Gemini モデルの詳細

さまざまなユースケースで使用可能なモデルと、その割り当てと料金について学びます。

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コンテンツの生成を制御する方法

Vertex AI Studio を使用して、プロンプトとモデル構成をテストすることもできます。


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