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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

このガイドでは、Xcode を使用して Apple プラットフォーム（iOS など）向けのアプリを開発する方法に精通していることを前提としています。

開発環境と Apple プラットフォームアプリが次の要件を満たしていることを確認します。
- Xcode 15.0 以降
- iOS 15 以降または macOS 12 以降をターゲットと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

SDK をすぐに試して、さまざまなユースケースの完全な実装を確認できます。独自の Apple プラットフォーム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

コンソールの生成 AI ワークフローを進み、アプリを Firebase に接続します。これには、次のタスクが含まれます。
- アプリを Firebase プロジェクトに登録します。
- Firebase 構成ファイル（GoogleService-Info.plist）をアプリに追加する。
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。

Vertex AI for Firebase ライブラリは Vertex AI Gemini API へのアクセスを提供し、Apple プラットフォーム用の Firebase SDK（firebase-ios-sdk）の一部として含まれています。Vertex AI for Firebase ライブラリでは、Swift Package Manager を使用して Firebase の依存関係のインストールと管理を行う必要があります。CocoaPods などの他のパッケージマネージャーは現在サポートされていません。

Xcode でアプリのプロジェクトを開いたまま、[File] > [Add Packages] の順に移動します。
プロンプトが表示されたら、Firebase Apple プラットフォーム SDK リポジトリを追加します。
```
  https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
```
最新の SDK バージョンを選択します。
FirebaseVertexAI-Preview ライブラリを選択します。

上記の作業が完了すると、Xcode は依存関係の解決とバックグラウンドでのダウンロードを自動的に開始します。

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。

FirebaseVertexAI モジュールをインポートします。
```
import FirebaseVertexAI
```

Vertex AI サービスと生成モデルを初期化します。

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "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 FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash-preview-0514")

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
if let text = response.text {
  print(text)
}

エラーが発生した場合は、Firebase プロジェクトが正しく設定され、Blaze のお支払いプランで必要な API が有効になっていることを確認してください。追加のロギングを有効にするには、Xcode で起動引数として -GoogleGenerativeAIDebugLogEnabled を追加します。

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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