Начните работу с Gemini API, используя Vertex AI в Firebase SDK.

iOS+ Android Веб- флаттер

Предварительная версия: Vertex AI in Firebase находится на стадии предварительной версии. Это означает, что на продукт не распространяется какое-либо соглашение об уровне обслуживания или политика прекращения поддержки, и он может быть изменен обратно несовместимым образом.

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.

Другие варианты работы с Gemini API

• 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 Vertex AI in Firebase SDK , который имеет множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка больших медиафайлов в запросы .

• 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

1. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

2. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

3. Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в свое приложение.

Если у вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase

Настройка проекта Firebase

1. Войдите в консоль Firebase .

2. 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.

3. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

4. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

Подключите свое приложение к Firebase

Примечание. В консоли Firebase настоятельно рекомендуется настроить Firebase App Check . Если вы только пробуете Gemini API , вам не нужно сразу настраивать App Check ; однако мы рекомендуем настроить его, как только вы начнете серьезно разрабатывать свое приложение.

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.

iOS+ Android Веб- флаттер

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:

Gemini API также может передавать ответы для более быстрого взаимодействия, а также обрабатывать мультимодальные запросы , включающие в себя такой контент, как изображения, видео и аудио. Ознакомьтесь со всеми возможностями Gemini API далее на этой странице.

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 разговоры (чат) .
• 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.

Вы также можете поэкспериментировать с подсказками и конфигурациями модели с помощью Vertex AI Studio .

Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI in Firebase