В этом руководстве показано, как начать вызывать Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.
При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API « Google AI ».
Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на наши Vertex AI in Firebase SDK (эта документация), которые имеют множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка большие медиафайлы в запросах .
При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .
Предварительные условия
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Перейдите к следующему шагу этого руководства, чтобы добавить SDK в свое приложение.
Если у вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase
Войдите в консоль Firebase .
Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:
Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».
Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud , выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».
Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI in Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Шаг 2. Добавьте SDK
После настройки проекта Firebase и подключения вашего приложения к Firebase (см. предыдущий шаг) вы теперь можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение.
Шаг 3. Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель.
Прежде чем вы сможете выполнять какие-либо вызовы API, вам необходимо инициализировать службу Vertex AI и генеративную модель.
Прочитав руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Gemini и (необязательно) местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Шаг 4. Вызов Vertex AI Gemini API
Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали сервис Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .
Вы можете использовать generateContent() для генерации текста из текстового запроса на подсказку:
Что еще вы можете сделать?
Узнайте больше о моделях Gemini
Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ценах .Попробуйте другие возможности Gemini API
- Узнайте больше о создании текста из текстовых подсказок , в том числе о потоковой передаче ответа.
- Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
- Стройте многоходовые беседы (чат) .
- Генерируйте структурированный вывод (например, JSON) как из текстовых, так и из мультимодальных подсказок.
- Используйте вызов функций для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.
Узнайте, как контролировать создание контента
- Понимание структуры подсказок , включая лучшие практики, стратегии и примеры подсказок.
- Настройте параметры модели , такие как температура и токены максимальной мощности.
- Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.
Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI in Firebase
В этом руководстве показано, как начать вызывать Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.
При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API « Google AI ».
Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на наши Vertex AI in Firebase SDK (эта документация), которые имеют множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка большие медиафайлы в запросах .
При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .
Предварительные условия
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Перейдите к следующему шагу этого руководства, чтобы добавить SDK в свое приложение.
Если у вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase
Войдите в консоль Firebase .
Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:
Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».
Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud , выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».
Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI in Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Шаг 2. Добавьте SDK.
После настройки проекта Firebase и подключения вашего приложения к Firebase (см. предыдущий шаг) вы теперь можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение.
Шаг 3. Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель.
Прежде чем вы сможете выполнять какие-либо вызовы API, вам необходимо инициализировать службу Vertex AI и генеративную модель.
Прочитав руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Gemini и (необязательно) местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Шаг 4. Вызов Vertex AI Gemini API
Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали сервис Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .
Вы можете использовать generateContent() для генерации текста из текстового запроса на подсказку:
Что еще вы можете сделать?
Узнайте больше о моделях Gemini
Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ценах .Попробуйте другие возможности Gemini API
- Узнайте больше о создании текста из текстовых подсказок , в том числе о потоковой передаче ответа.
- Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
- Стройте многоходовые беседы (чат) .
- Генерируйте структурированный вывод (например, JSON) как из текстовых, так и из мультимодальных подсказок.
- Используйте вызов функций для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.
Узнайте, как контролировать создание контента
- Понимание структуры подсказок , включая лучшие практики, стратегии и примеры подсказок.
- Настройте параметры модели , такие как токены температуры и максимальной мощности.
- Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.
Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI in Firebase