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

このガイドでは、Vertex AI for Firebase SDK を使用して、アプリから直接 Vertex AI Gemini API の呼び出しを開始する方法について説明します。

Gemini API を操作するためのその他のオプション

サーバーサイドの Vertex AI SDK または Gemini API 用の Firebase Extensions を使用して、必要に応じてサーバーサイドで Vertex AI Gemini API を呼び出すことができます。

必要に応じて、Gemini API の代替の「Google AI」バージョンを試すこともできます。Google AI Studio と Google AI SDK を使用して、無料アクセス（制限内かつ利用可能な場合）を提供します。

Firebase だけでなく Google AI のツールとサービスを使用する場合は、次のことをおすすめします。

本番環境アプリで使用されている Firebase プロジェクトでは、Google AI Studio と Google AI SDK を使用しないでください。

Gemini API の仕組みを理解したら、Vertex AI for Firebase SDK に移行します。この SDK には、Firebase App Check を使用した不正行為からの API の保護など、モバイルアプリやウェブアプリにとって重要な追加機能が多数含まれています。

前提条件

このガイドは、読者が Flutter を使ったアプリ開発に精通していることを前提としています。

開発環境とウェブアプリが次の要件を満たしていることを確認します。
- Dart 3.2.0 以降
（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

SDK をすぐに試したり、さまざまなユースケースの完全な実装を確認したりできます。独自のウェブアプリがない場合は、サンプルアプリを使用できます。サンプルアプリを使用するには、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、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

Firebase コンソールで [Gemini で構築する] ページに移動し、2 番目のカードをクリックして、次のタスクに役立つワークフローを起動します。コンソールに Vertex AI のタブが表示されている場合、これらのタスクは完了しています。
- Blaze 従量課金制の料金プランを使用するようにプロジェクトをアップグレードします。
- プロジェクトで次の 2 つの API を有効にします。
  aiplatform.googleapis.com と firebaseml.googleapis.com
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

Firebase プロジェクトを設定する

Firebase コンソールにログインします。
[プロジェクトを作成] をクリックして、次のいずれかのオプションを使用します。
- オプション 1: プロジェクトの作成ワークフローの最初のステップで新しいプロジェクト名を入力します。完全に新しい Firebase プロジェクトを作成し、その基盤となる Google Cloud プロジェクトを自動的に作成します。
- オプション 2: プロジェクトの作成ワークフローの最初のステップで、プルダウンメニューから Google Cloud プロジェクト名を選択して、既存の Google Cloud プロジェクトに Firebase を追加する。
プロンプトが表示されたら、Vertex AI for Firebase SDK を使用するように Google アナリティクスを設定する必要はありません。
Firebase コンソールで [Gemini で構築する] ページに移動し、2 番目のカードをクリックして、次のタスクに役立つワークフローを起動します。コンソールに Vertex AI のタブが表示されている場合、これらのタスクは完了しています。
- Blaze 従量課金制の料金プランを使用するようにプロジェクトをアップグレードします。
- プロジェクトで次の 2 つの API を有効にします。
  aiplatform.googleapis.com と firebaseml.googleapis.com

アプリを Firebase に接続する

必要なコマンドラインツールをインストールします。
1. まだインストールしていない場合は、Firebase CLI をインストールします。
2. Google アカウントを使用して Firebase にログインするには、次のコマンドを実行します。
```
firebase login
```
3. 任意のディレクトリで次のコマンドを実行して、FlutterFire CLI をインストールします。
```
dart pub global activate flutterfire_cli
```
Firebase を使用するようにアプリを構成します。

FlutterFire CLI を使用して、Firebase に接続するように Flutter アプリを構成します。

Flutter プロジェクトディレクトリで、次のコマンドを実行して、アプリの構成ワークフローを開始します。
```
flutterfire configure
```
このワークフローでできること flutterfire configure
flutterfire configure ワークフローは、次のことを行います。
- Flutter アプリでサポートされているプラットフォーム（iOS、Android、ウェブ）を選択するように求められます。選択したプラットフォームごとに、FlutterFire CLI により、Firebase プロジェクトに新しい Firebase アプリが作成されます。
  
  既存の Firebase プロジェクトを使用するか、Firebase プロジェクトを新規作成するかを選択します。既存の Firebase プロジェクトにすでにアプリが登録されている場合、FlutterFire CLI は、現在の Flutter プロジェクトの構成に基づいてアプリをマッチングしようとします。
- Firebase 構成ファイル（firebase_options.dart）を作成し、Flutter アプリの lib/ ディレクトリに追加します。
このガイドの次のステップでは、Vertex AI for Firebase SDK をアプリに追加し、SDK と Gemini API の使用に必要な初期化を完了します。

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 for Firebase SDK を追加できます。

Flutter 用の Vertex AI for Firebase プラグイン（firebase_vertexai）を使用すると、Vertex AI Gemini API にアクセスできます。

Flutter プロジェクトディレクトリから、次のコマンドを実行してコアプラグインをインストールします。
```
flutter pub add firebase_core
```
lib/main.dart ファイルで、Firebase Core プラグインと、以前に生成した構成ファイルをインポートします。
```
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
```
また、lib/main.dart ファイルで、構成ファイルによってエクスポートされた DefaultFirebaseOptions オブジェクトを使用して Firebase を初期化します。
```
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
```
Flutter アプリケーションを再ビルドします。
```
flutter run
```
Flutter プロジェクトディレクトリで、次のコマンドを実行します。
```
flutter pub add firebase_vertexai
```
完了したら、Flutter プロジェクトを再ビルドします。
```
flutter run
```

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。

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

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// 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-preview-0514');

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の初期化を行ったので、Vertex AI Gemini API を呼び出す準備が整いました。

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。

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

await Firebase.initializeApp();
// 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-preview-0514');

// 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);

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利用可能なモデルと、その割り当てと料金について学習する。

Gemini API のその他の機能を試す

レスポンスのストリーミング方法など、テキストのみのプロンプトからのテキストの生成の詳細を確認する。
マルチモーダルプロンプトからテキストを生成します（テキスト、画像、PDF、動画、音声など）。
マルチターンの会話（チャット）を構築します。
関数呼び出しを使用して、生成モデルを外部システムや情報に接続します。

コンテンツの生成を制御する方法

ベストプラクティス、戦略、プロンプトの例など、プロンプト設計について理解する。
温度や最大出力トークンなどのモデルパラメータを構成します。
安全性設定を使用して、有害とみなされる可能性のあるレスポンスを受け取る可能性を調整します。

Vertex AI Studio を使用して、プロンプトとモデル構成を試すこともできます。

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