Bu kılavuzda, seçtiğiniz platforma ait Vertex AI in Firebase SDK'sını kullanarak doğrudan uygulamanızdan Vertex AI Gemini API çağrıları nasıl yapacağınız gösterilmektedir.
Gemini API ile çalışmayla ilgili diğer seçenekler
İsteğe bağlı olarak, Gemini API
Google AI Studio ve Google AI istemci SDK'larını kullanarak ücretsiz erişim elde etme (sınırlamalar dahilinde ve kullanılabilir olduğunda) özelliğinin alternatif "Google AI" sürümünü deneyin. Bu SDK'lar, mobil ve web uygulamalarında yalnızca prototipleme için kullanılmalıdır.Gemini API'ün işleyiş şeklini öğrendikten sonra, Vertex AI in Firebase SDK'larımıza geçin (bu dokümanlar). Bu SDK'lar, mobil ve web uygulamaları için önemli olan birçok ek özelliğe sahiptir. Örneğin, Firebase App Check kullanarak API'yi kötüye kullanımdan koruma ve isteklerde büyük medya dosyalarını destekleme gibi.
İsteğe bağlı olarak Vertex AI Gemini API sunucu tarafı çağrısı yapın (ör. Python, Node.js veya Go ile)
Gemini API için sunucu tarafı Vertex AI SDK'larını, Firebase Genkit veya Firebase Extensions kullanın.
Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanarak Imagen modellerine erişmeye başlamak için bu kılavuzu da kullanabileceğinizi unutmayın.
Ön koşullar
Bu kılavuzda, Android için uygulama geliştirmek amacıyla Android Studio'yu kullanma konusunda bilgi sahibi olduğunuz varsayılmaktadır.
Geliştirme ortamınızın ve Android uygulamanızın aşağıdaki koşulları karşıladığından emin olun:
- Android Studio (son sürüm)
- Android uygulamanız API düzeyi 21 veya üstünü hedeflemelidir.
(İsteğe bağlı) Örnek uygulamaya göz atın.
SDK'yı hızlıca deneyebilir, çeşitli kullanım alanlarının tam uygulamasını görebilir veya kendi Android uygulamanız yoksa örnek uygulamayı kullanabilirsiniz. Örnek uygulamayı kullanmak için bir Firebase projesine bağlamanız gerekir.
1. adım: Firebase projesi oluşturun ve uygulamanızı Firebase'e bağlayın
Zaten bir Firebase projeniz ve Firebase'e bağlı bir uygulamanız varsa
Firebase konsolunda Gemini ile oluşturma sayfasına gidin.
Aşağıdaki görevleri tamamlamanıza yardımcı olacak bir iş akışı başlatmak için Vertex AI in Firebase kartını tıklayın:
Projenizi kullandığınız kadar öde Blaze fiyatlandırma planını kullanacak şekilde yükseltin.
Projenizde gerekli API'leri (Vertex AI API ve Vertex AI in Firebase API) etkinleştirin.
SDK'yı uygulamanıza eklemek için bu kılavuzun bir sonraki adımına geçin.
Firebase projesiniz ve Firebase'e bağlı uygulamanız yoksa
Firebase projesi oluşturma
Firebase konsolunda oturum açın.
Proje oluştur'u tıklayın ve ardından aşağıdaki seçeneklerden birini kullanın:
1. seçenek: "Proje oluştur" iş akışının ilk adımına yeni bir proje adı girerek tamamen yeni bir Firebase projesi (ve otomatik olarak temel Google Cloud projesi) oluşturun.
2. Seçenek: "Proje oluştur" iş akışının ilk adımındaki açılır menüden Google Cloud proje adınızı seçerek mevcut bir Google Cloud projesine "Firebase ekleyin".
İstendiğinde, Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanmak için Google Analytics'i ayarlamanıza gerek olmadığını unutmayın.
Firebase konsolunda Gemini ile oluşturma sayfasına gidin.
Aşağıdaki görevleri tamamlamanıza yardımcı olacak bir iş akışı başlatmak için Vertex AI in Firebase kartını tıklayın:
Projenizi kullandığınız kadar öde Blaze fiyatlandırma planını kullanacak şekilde yükseltin.
Projenizde gerekli API'leri (Vertex AI API ve Vertex AI in Firebase API) etkinleştirin.
Uygulamanızı Firebase'e bağlama
Uygulamanızı Firebase'e bağlamak için konsolun üretken yapay zeka iş akışında devam edin. Bu iş akışı aşağıdaki görevleri içerir:
Uygulamanızı Firebase projenize kaydettirme
Firebase yapılandırma dosyanızı (
google-services.jsongoogle-services
Bu kılavuzun sonraki adımlarında, Vertex AI in Firebase SDK'sını uygulamanıza ekleyecek ve SDK ile Gemini API'un kullanımına özel gerekli başlatma işlemlerini tamamlayacaksınız.
2. adım: SDK'yı ekleyin
Firebase projeniz oluşturulduktan ve uygulamanız Firebase'e bağlandıktan sonra (önceki adıma bakın) Vertex AI in Firebase SDK'sını uygulamanıza ekleyebilirsiniz.
Android için Vertex AI in Firebase SDK'sı (firebase-vertexai), Gemini ve Imagen modelleriyle etkileşim kurmak için API'lere erişim sağlar.
Modül (uygulama düzeyinde) Gradle dosyanıza (<project>/<app-module>/build.gradle.kts gibi) Android için Vertex AI in Firebase kitaplığının bağımlılığını ekleyin.
Kitaplık sürümlendirmesini kontrol etmek için Firebase Android BoM simgesini kullanmanızı öneririz.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") }
Java için iki ek kitaplık eklemeniz gerekir.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.10.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android) implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android") // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams) implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4") }
Firebase Android BoM kullanıldığında uygulamanız Firebase Android kitaplıklarının daima uyumlu sürümlerini kullanır.
(Alternatif) BoM
Firebase BoM'ü kullanmamayı seçerseniz her Firebase kitaplık sürümünü bağımlılık satırında belirtmeniz gerekir.
Uygulamanızda birden fazla Firebase kitaplığı kullanıyorsanız kitaplık sürümlerini yönetmek için BoM kullanmanızı önemle tavsiye ederiz. Bu, tüm sürümlerin uyumlu olmasını sağlar.
dependencies { // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.2.0") }
3. Adım: Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlatın
API çağrıları yapıp Gemini modeli isteğinde bulunabilmek için Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlatmanız gerekir.
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
Publisher türü döndürür.
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
Bu başlangıç kılavuzunu tamamladıktan sonra, kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun bir model ve (isteğe bağlı olarak) konum seçmeyi öğrenin.
4. Adım: Bir modele istem isteği gönderin
Uygulamanızı Firebase'e bağladığınıza, SDK'yı eklediğinize, Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlattığınıza göre Gemini modeline istem isteği göndermeye hazırsınız.
Yalnızca metin içeren bir istem isteğinden metin oluşturmak için generateContent() kullanabilirsiniz:
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)
ListenableFuture döndürür.
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Write a story about a magic backpack.")
.build();
// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
System.out.println(resultText);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Başka neler yapabilirsiniz?
Desteklenen modeller hakkında daha fazla bilgi
Çeşitli kullanım alanları için kullanılabilen modeller, kotaları ve fiyatlandırmaları hakkında bilgi edinin.
Gemini API'ün diğer özelliklerini deneyin
- Yanıtı yayınlama dahil olmak üzere yalnızca metin istemlerinden metin oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin.
- Çoklu formatlı istemlerden (metin, resim, PDF, video ve ses dahil) metin oluşturun.
- Çoklu katılımlı görüşmeler (sohbet) oluşturabilirsiniz.
- Hem metin hem de çoklu modal istemlerden yapılandırılmış çıkış (JSON gibi) oluşturun.
- Üretken modelleri harici sistemlere ve bilgilere bağlamak için işlev çağırma özelliğini kullanın.
İçerik oluşturmayı nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin
- En iyi uygulamalar, stratejiler ve örnek istemler dahil olmak üzere istem tasarımını anlama
- Sıcaklık ve maksimum çıkış jetonu (Gemini için) ya da en boy oranı ve kişi oluşturma (Imagen için) gibi model parametrelerini yapılandırın.
- Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.
Vertex AI in Firebase ile ilgili deneyiminiz hakkında geri bildirim verme