Firebase의 Vertex AI SDK를 사용하여 Gemini API 시작하기


이 가이드에서는 선택한 플랫폼의 Vertex AI in Firebase SDK를 사용하여 앱에서 직접 Vertex AI Gemini API를 호출하는 방법을 설명합니다.

기본 요건

이 가이드에서는 독자가 Flutter로 앱을 개발하는 데 익숙하다고 가정합니다.

1단계: Firebase 프로젝트 설정 및 앱을 Firebase에 연결

Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 이미 있는 경우

  1. Firebase 콘솔에서 Gemini로 빌드 페이지로 이동합니다.

  2. Vertex AI in Firebase 카드를 클릭하여 다음 작업을 완료하는 데 도움이 되는 워크플로를 실행합니다.

  3. 이 가이드의 다음 단계로 진행하여 앱에 SDK를 추가합니다.

아직 Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 없는 경우

  1. Firebase Console에 로그인합니다.

  2. 프로젝트 만들기를 클릭하고 다음 옵션 중 하나를 사용합니다.

    • 옵션 1: '프로젝트 만들기' 워크플로의 첫 번째 단계에서 새 프로젝트 이름을 입력하여 완전히 새로운 Firebase 프로젝트 (및 기본 Google Cloud 프로젝트 자동 생성)를 만듭니다.

    • 옵션 2: '프로젝트 만들기' 워크플로의 첫 번째 단계에서 드롭다운 메뉴에서 Google Cloud 프로젝트 이름을 선택하여 기존 Google Cloud 프로젝트에 'Firebase를 추가'합니다.

    메시지가 표시되면 Vertex AI in Firebase SDK를 사용하기 위해 Google Analytics를 설정하지 않아도 됩니다.

  3. Firebase 콘솔에서 Gemini로 빌드 페이지로 이동합니다.

  4. Vertex AI in Firebase 카드를 클릭하여 다음 작업을 완료하는 데 도움이 되는 워크플로를 실행합니다.

  1. 다음과 같이 필수 명령줄 도구를 설치합니다.

    1. 아직 설치하지 않았으면 Firebase CLI를 설치합니다.

    2. 다음 명령어를 실행하여 Google 계정으로 Firebase에 로그인합니다.

      firebase login
      
    3. 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하여 FlutterFire CLI를 설치합니다.

      dart pub global activate flutterfire_cli
      
  2. Firebase를 사용하도록 앱을 구성합니다.

    FlutterFire CLI를 사용하여 Firebase에 연결하도록 Flutter 앱을 구성합니다.

    Flutter 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하여 앱 구성 워크플로를 시작합니다.

    flutterfire configure
    

    flutterfire configure 워크플로는 다음을 수행합니다.

    • Flutter 앱에서 지원되는 플랫폼 (iOS, Android, Web)을 선택하도록 요청합니다. 선택한 각 플랫폼에 대해 FlutterFire CLI가 Firebase 프로젝트에서 새 Firebase 앱을 만듭니다.

      기존 Firebase 프로젝트를 사용하거나 새 Firebase 프로젝트를 만들도록 선택할 수 있습니다. 기존 Firebase 프로젝트에 등록된 앱이 있으면 FlutterFire CLI가 현재 Flutter 프로젝트 구성을 기준으로 일치하는 항목을 찾으려고 시도합니다.

    • Firebase 구성 파일 (firebase_options.dart)을 만들고 이를 Flutter 앱의 lib/ 디렉터리에 추가합니다.

  3. 이 가이드의 다음 단계에서는 앱에 Vertex AI in Firebase SDK를 추가하고 SDK 및 Gemini API 사용과 관련된 필수 초기화를 완료합니다.


2단계: SDK 추가

Firebase 프로젝트가 설정되고 앱이 Firebase에 연결되면(이전 단계 참고) 이제 앱에 Vertex AI in Firebase SDK를 추가할 수 있습니다.

Flutter용 Vertex AI in Firebase 플러그인 (firebase_vertexai)은 Vertex AI Gemini API에 대한 액세스를 제공합니다.

  1. Flutter 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하여 core 플러그인과 Vertex AI in Firebase 플러그인을 설치합니다.

    flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai
    
  2. lib/main.dart 파일에서 Firebase 핵심 플러그인, Vertex AI in Firebase 플러그인, 앞에서 생성한 구성 파일을 가져옵니다.

    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
    import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
    import 'firebase_options.dart';
    
  3. 또한 lib/main.dart 파일에서 구성 파일로 내보낸 DefaultFirebaseOptions 객체를 사용하여 Firebase를 초기화합니다.

    await Firebase.initializeApp(
      options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
    );
    
  4. Flutter 애플리케이션을 다시 빌드합니다.

    flutter run
    

3단계: Vertex AI 서비스 및 생성형 모델 초기화

API를 호출하려면 먼저 Vertex AI 서비스와 생성 모델을 초기화해야 합니다.

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

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');

시작 가이드를 완료한 후 사용 사례 및 앱에 적합한 Gemini 모델과 (선택사항) 위치를 선택하는 방법을 알아봅니다.

4단계: Vertex AI Gemini API 호출

이제 앱을 Firebase에 연결하고, SDK를 추가하고, Vertex AI 서비스와 생성형 모델을 초기화했으므로 Vertex AI Gemini API를 호출할 수 있습니다.

generateContent()를 사용하여 텍스트 전용 프롬프트 요청에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.

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

await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');

// 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);

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