Comece a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase


Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente no app usando o SDK Vertex AI in Firebase para a plataforma escolhida.

Você também pode usar este guia para acessar modelos Imagen usando os SDKs Vertex AI in Firebase.

Pré-requisitos

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver apps com o Flutter.

  • Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Flutter atendem aos seguintes requisitos:

    • Dart 3.2.0+

  • (Opcional) Confira o app de exemplo.

    Fazer o download do app de exemplo

    Você pode testar o SDK rapidamente, conferir uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app do Flutter. Para usar o app de exemplo, é necessário conectar a um projeto do Firebase.

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase

Se você já tem um projeto e um app conectados ao Firebase

  1. No console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini.

  2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

  3. Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.

Se você ainda não tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele

  1. Faça login no console do Firebase.

  2. Clique em Criar projeto e use uma das seguintes opções:

    • Opção 1: crie um projeto do Firebase totalmente novo (que vai ser um projeto do Google Cloud automaticamente) ao inserir um novo nome na primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

    • Opção 2: "Adicionar o Firebase" a um projeto Google Cloud existente selecionando o nome do projeto Google Cloud no menu suspenso da primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

    Quando solicitado, não é necessário configurar o Google Analytics para usar os SDKs Vertex AI in Firebase.

  3. No console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini.

  4. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

  1. Instale as ferramentas de linha de comando necessárias:

    1. Caso ainda não tenha feito isso, instale a CLI Firebase.

    2. Faça login no Firebase com sua Conta do Google executando o seguinte comando:

      firebase login

    3. Instale a CLI do FlutterFire executando o seguinte comando em qualquer diretório:

      dart pub global activate flutterfire_cli

  2. Configure seus apps para usar o Firebase:

    Use a CLI do FlutterFire para configurar seus apps do Flutter e se conectar ao Firebase.

    No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para iniciar o fluxo de trabalho de configuração do app:

    flutterfire configure

    O fluxo de trabalho flutterfire configure faz o seguinte:

    • Solicita que você selecione as plataformas (iOS, Android, Web) compatíveis com o app do Flutter. Para cada plataforma selecionada, a CLI do FlutterFire cria um novo app do Firebase no seu projeto do Firebase.

      Você pode usar um projeto do Firebase ou criar um novo. Se você já tiver apps registrados em um projeto do Firebase, a CLI do FlutterFire vai tentar fazer a correspondência com base na configuração atual do projeto do Flutter.

    • Cria um arquivo de configuração do Firebase (firebase_options.dart) e o adiciona ao diretório lib/ do app Flutter.

  3. Nas próximas etapas deste guia, você vai adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app e concluir a inicialização necessária para usar o SDK e a Gemini API.


Etapa 2: adicionar o SDK

Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora você pode adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app.

O plug-in Vertex AI in Firebase para Flutter (firebase_vertexai) fornece acesso às APIs para interagir com os modelos Gemini e Imagen.

  1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal e o plug-in Vertex AI in Firebase:

    flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai

  2. No arquivo lib/main.dart, importe o plug-in principal do Firebase, o plug-in Vertex AI in Firebase e o arquivo de configuração gerado antes:

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

  3. Ainda no arquivo lib/main.dart, inicialize o Firebase usando o objeto DefaultFirebaseOptions exportado pelo arquivo de configuração:

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

  4. Recrie o aplicativo do Flutter:

    flutter run

Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo

Antes de fazer chamadas de API e solicitar um modelo Gemini, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.

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');

Depois de concluir este guia de início, aprenda a escolher um modelo e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: enviar uma solicitação de comando para um modelo

Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, já pode enviar uma solicitação de solicitação para um modelo Gemini.

Você pode usar generateContent() para gerar texto a partir de uma solicitação de comando de texto:

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);

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos compatíveis

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e o preço.

Testar outros recursos do Gemini API

Saiba como controlar a geração de conteúdo

Também é possível testar comandos e configurações de modelo usando Vertex AI Studio.


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