מעבר ל-Firebase AI Logic SDKs מגרסה הבטא של Vertex AI ב-Firebase SDKs


‫Firebase AI Logic וערכות ה-SDK ללקוחות נקראו בעבר Vertex AI in Firebase. כדי לשקף טוב יותר את השירותים והתכונות המורחבים שלנו (לדוגמה, עכשיו אנחנו תומכים ב-Gemini Developer API!), שינינו את השם של השירותים שלנו ואת האופן שבו הם מסופקים ל-Firebase AI Logic.

כדי לגשת בצורה מאובטחת למודלים של AI גנרטיבי מבית Google ישירות מאפליקציות לנייד או מאפליקציות אינטרנט, אפשר עכשיו לבחור ספק של Gemini API – Vertex AI Gemini API שזמין כבר זמן רב או Gemini Developer API. המשמעות היא שעכשיו יש לכם אפשרות להשתמש ב-Gemini Developer API, שמספק רמה ללא עלות עם מכסות והגבלות סבירות על קצב יצירת הבקשות.

סקירה כללית של השלבים למעבר לשימוש בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic

  • שלב 1: בוחרים את ספק Gemini API שהכי מתאים לאפליקציה ולתרחישי השימוש שלכם.

  • שלב 2: מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים.

  • שלב 3: מעדכנים את הספרייה שבה נעשה שימוש באפליקציה.

  • שלב 4: מעדכנים את ההפעלה באפליקציה.

  • שלב 5: מעדכנים את הקוד בהתאם לתכונות שבהן אתם משתמשים.

שלב 1: בחירת הספק הטוב ביותר של Gemini API לאפליקציה שלכם

במסגרת ההעברה הזו, תוכלו לבחור ספק של Gemini API:

  • בגרסאות הקודמות של ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase אפשר היה להשתמש רק ב-Vertex AI Gemini API.

  • ערכות ה-SDK החדשות של Firebase AI Logic מאפשרות לכם לבחור את ספק ה-Gemini API שאתם רוצים להתקשר אליו ישירות מהאפליקציה לנייד או מהאפליקציה לאינטרנט – Gemini Developer API או Vertex AI Gemini API.

חשוב לעיין בהבדלים בין השימוש בשני ספקי Gemini API, במיוחד מבחינת התכונות הנתמכות, התמחור ומגבלות הקצב. לדוגמה, Gemini Developer API לא תומך באספקת קבצים באמצעות כתובות URL של Cloud Storage, אבל הוא יכול להיות בחירה טובה אם אתם רוצים ליהנות מהתוכנית שלו ללא עלות וממכסת השימוש הסבירה.

שלב 2: הפעלת ממשקי ה-API הנדרשים

כדי להשתמש בספק Gemini API שבחרתם, אתם צריכים לוודא שכל ממשקי ה-API הנדרשים מופעלים בפרויקט Firebase.

שימו לב שאפשר להפעיל בפרויקט את שני ספקי ה-API בו-זמנית.

  1. נכנסים אל מסוף Firebase ואז בוחרים את הפרויקט ב-Firebase.

  2. במסוף Firebase, עוברים לדף Firebase AI Logic.

  3. לוחצים על Get started (תחילת העבודה) כדי להפעיל תהליך עבודה מודרך שיעזור לכם להגדיר את ממשקי ה-API והמשאבים הנדרשים לפרויקט.

  4. בוחרים את ספק Gemini API שרוצים להשתמש בו עם ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic. תמיד אפשר להגדיר ולהשתמש בספק API אחר מאוחר יותר, אם רוצים.

    • ‫Gemini Developer API — חיוב אופציונלי (זמין בתוכנית התמחור Spark ללא עלות)
      . תהליך העבודה במסוף יאפשר את ממשקי ה-API הנדרשים וייצור מפתח API‏ Gemini בפרויקט.
      אין להוסיף את Gemini מפתח ה-API הזה לבסיס הקוד של האפליקציה. מידע נוסף

    • ‫Vertex AI Gemini API — נדרש חיוב (נדרשת תוכנית התמחור Blaze עם תשלום לפי שימוש)
      . תהליך העבודה במסוף יאפשר את ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט.

  5. כדי לעדכן את הספרייה ואת ההפעלה באפליקציה, צריך להמשיך לקרוא את מדריך ההעברה הזה.

שלב 3: מעדכנים את הספרייה שבה נעשה שימוש באפליקציה

מעדכנים את בסיס הקוד של האפליקציה כדי להשתמש בספריית Firebase AI Logic.

Swift

  1. ב-Xcode, כשהפרויקט של האפליקציה פתוח, מעדכנים את חבילת Firebase לגרסה 11.13.0 ואילך באמצעות אחת מהאפשרויות הבאות:

    • אפשרות 1: עדכון כל החבילות: עוברים אל File > Packages > Update to Latest Package Versions (קובץ > חבילות > עדכון לגרסאות החבילה האחרונות).

    • אפשרות 2: עדכון Firebase בנפרד: עוברים לחבילת Firebase בקטע Package Dependencies (תלות בחבילות). לוחצים לחיצה ימנית על חבילת Firebase ובוחרים באפשרות Update Package (עדכון החבילה).

  2. מוודאים שחבילת Firebase מופיעה עכשיו בגרסה 11.13.0 ואילך. אם לא, צריך לוודא שדרישות החבילה שצוינו מאפשרות עדכון לגרסה v11.13.0 ואילך.

  3. בוחרים את יעד האפליקציה בכלי לעריכת פרויקטים ועוברים לקטע Frameworks, Libraries, and Embedded Content (מסגרות, ספריות ותוכן מוטמע).

  4. מוסיפים את הספרייה החדשה: לוחצים על הלחצן + ואז מוסיפים את FirebaseAI מהחבילה של Firebase.

  5. אחרי שמסיימים להעביר את האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה), חשוב להסיר את הספרייה הישנה:
    בוחרים באפשרות FirebaseVertexAI-Preview, ואז לוחצים על הלחצן —.

Kotlin

  1. בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל <project>/<app-module>/build.gradle.kts או <project>/<app-module>/build.gradle), מחליפים את יחסי התלות הישנים (אם יש כאלה) בקוד הבא.

    הערה: יכול להיות שיהיה קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה) לפני מחיקת התלות הישנה.

    // BEFORE
dependencies {
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-betaXX")
}


// AFTER
dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}

  2. מסנכרנים את פרויקט Android עם קובצי Gradle.

שימו לב: אם אתם בוחרים לא להשתמש ב-Firebase Android BoM, אתם צריכים רק להוסיף את התלות בספריית firebase-ai ולאשר את הגרסה האחרונה שמוצעת על ידי Android Studio.

Java

  1. בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל <project>/<app-module>/build.gradle.kts או <project>/<app-module>/build.gradle), מחליפים את יחסי התלות הישנים (אם יש כאלה) בקוד הבא.

    הערה: יכול להיות שיהיה קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה) לפני מחיקת התלות הישנה.

    // BEFORE
dependencies {
  implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-betaXX")
}


// AFTER
dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))

  // Add the dependency for the Firebase AI Logic library
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}

  2. מסנכרנים את פרויקט Android עם קובצי Gradle.

שימו לב: אם אתם בוחרים לא להשתמש ב-Firebase Android BoM, אתם צריכים רק להוסיף את התלות בספריית firebase-ai ולאשר את הגרסה האחרונה שמוצעת על ידי Android Studio.

Web

  1. כדי לקבל את הגרסה העדכנית ביותר של Firebase JS SDK לאתרים באמצעות npm:

    npm i firebase@latest

    או

    yarn add firebase@latest

  2. בכל מקום שבו ייבאתם את הספרייה, צריך לעדכן את הצהרות הייבוא כדי להשתמש ב-firebase/ai במקום זאת.

    הערה: יכול להיות שיהיה לכם קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה) לפני שתמחקו את הייבוא הישן.

    // BEFORE
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";


// AFTER
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel } from "firebase/ai";

Dart

  1. כדי לעדכן את השימוש בחבילה firebase_ai בקובץ pubspec.yaml, מריצים את הפקודה הבאה מתוך ספריית הפרויקט של Flutter:

    flutter pub add firebase_ai

  2. בונים מחדש את פרויקט Flutter:

    flutter run

  3. אחרי שמסיימים להעביר את האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה), חשוב למחוק את החבילה הישנה:

    flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-"Vertex AI in Firebase".

איך מתחילים לעבוד עם Firebase AI Logic SDK ל-Unity

שלב 4: עדכון ההפעלה באפליקציה

לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק.

מעדכנים את אופן ההפעלה של השירות עבור ספק ה-API שבחרתם ויוצרים מופע GenerativeModel.

Swift 


import FirebaseAI

// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")

Kotlin 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")

Java 


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

Web 


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });

Dart 


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

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

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');

Unity

התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-'Vertex AI in Firebase'.

איך מתחילים לעבוד עם Firebase AI Logic SDK ל-Unity

הערה: יכול להיות שלא תמיד תיצרו מופע של GenerativeModel, בהתאם ליכולת שבה אתם משתמשים.

שלב 5: מעדכנים את הקוד בהתאם לתכונות שבהן אתם משתמשים

בשלב הזה מתוארים שינויים שאולי יהיה צורך לבצע בהתאם לתכונות שבהן אתם משתמשים.

  • אם אתם משתמשים בCloud Storage כתובות URL ועברתם לשימוש ב-Gemini Developer API בהעברה הזו, אתם צריכים לעדכן את הבקשות הרב-מודאליות שלכם כדי לכלול קבצים כנתונים מוטבעים (או להשתמש בכתובות URL של סרטונים ב-YouTube).

  • הכנסנו כמה שינויים בגרסאות GA של ערכות ה-SDK‏ Vertex AI in Firebase. אותם שינויים נדרשים לשימוש בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic. כדאי לעיין ברשימות הבאות כדי לראות אם יש שינויים שצריך לבצע בקוד כדי להתאים אותו ל-SDK של Firebase AI Logic.

חובה לכל השפות והפלטפורמות

  • קריאה לפונקציות
    אם הטמעתם את התכונה הזו לפני ההשקה הרשמית, תצטרכו לעדכן את האופן שבו אתם מגדירים את הסכימה. מומלץ לעיין במדריך המעודכן להפעלת פונקציות כדי ללמוד איך לכתוב את הצהרות הפונקציות.

  • יצירת פלט מובנה (כמו JSON) באמצעות responseSchema
    אם הטמעתם את התכונה הזו לפני השקת GA, תצטרכו לעדכן את הגדרת הסכימה. מומלץ לעיין במדריך החדש לפלט מובנה כדי ללמוד איך לכתוב סכימות JSON.

  • פסק זמן

    • הזמן הקצוב לתפוגה של בקשות שונה ל-180 שניות.

חובה בהתאם לפלטפורמה או לשפה

Swift

  • Enumerations

    • החלפנו את רוב הסוגים של enum ב-struct עם משתנים סטטיים. השינוי הזה מאפשר גמישות רבה יותר בפיתוח ה-API באופן שתואם לאחור. כשמשתמשים בהצהרות switch, צריך עכשיו לכלול מקרה default: כדי לכסות ערכים לא ידועים או לא מטופלים, כולל ערכים חדשים שיתווספו ל-SDK בעתיד.

    • השם של ספירת הערכים BlockThreshold השתנה ל-HarmBlockThreshold. הסוג הזה הוא עכשיו struct.

    • הסרנו את המקרים unknown ו-unspecified מהספירות הבאות (עכשיו struct): HarmCategory,‏ HarmBlockThreshold,‏ HarmProbability,‏ BlockReason ו-FinishReason.

    • ההגדרה ModelContent.Part הוחלפה בפרוטוקול בשם Part כדי לאפשר הוספה של סוגים חדשים באופן שתואם לאחור. השינוי הזה מוסבר בפירוט בקטע חלקי תוכן.

  • חלקי תוכן

    • הוסר הפרוטוקול ThrowingPartsRepresentable, והפונקציות לאתחול של ModelContent פושטו כדי למנוע שגיאות קומפילציה מדי פעם. אם התמונות לא מקודדות בצורה תקינה, עדיין יוצגו שגיאות כשמשתמשים בהן ב-generateContent.

    • החלפנו את המקרים של ModelContent.Part בסוגים הבאים של struct בהתאם לפרוטוקול Part:

      • .text עד TextPart
      • .data עד InlineDataPart
      • .fileData עד FileDataPart
      • .functionCall עד FunctionCallPart
      • .functionResponse עד FunctionResponsePart

  • קטגוריית הנזק

    • השדה HarmCategory לא מקונן יותר בסוג SafetySetting. אם אתם מתייחסים אליו כאל SafetySetting.HarmCategory, אפשר להחליף את זה ב-HarmCategory.

  • משוב בנושא בטיחות

    • הסרנו את הסוג SafetyFeedback כי הוא לא היה בשימוש באף אחת מהתשובות.

  • מטא-נתונים של ציטוטים

    • השם של הנכס citationSources שונה ל-citations ב-CitationMetadata.

  • סך התווים לחיוב

    • המאפיין totalBillableCharacters ב-CountTokensResponse שונה כך שיהיה אופציונלי, כדי לשקף מצבים שבהם לא נשלחים תווים.

  • תגובת המועמד

    • שם המינוי CandidateResponse שונה ל-Candidate כדי להתאים לפלטפורמות אחרות.

  • הגדרות ליצירה

    • המאפיינים הציבוריים של GenerationConfig השתנו ל-internal. אפשר להגדיר את כולם בקובץ האתחול.

Kotlin

  • Enumerations

    • החלפנו את enum classes ואת enum classes בכיתות רגילות.sealed השינוי הזה מאפשר יותר גמישות בפיתוח ה-API באופן שתואם לאחור.

    • השם של הספירה BlockThreshold שונה ל-HarmBlockThreshold.

    • הוסרו ערכים מהספירות הבאות: HarmBlockThreshold,‏ HarmProbability,‏ HarmSeverity,‏ BlockReason ו-FinishReason.

  • שיטות של Blob

    • שינינו את השם של כל ה-methods שכללו את Blob כחלק מהשם שלהם, כך שישתמשו ב-InlineData במקום.

  • הגדרות בטיחות

    • השדה method שונה כך שניתן להזין בו ערך null.

  • משך השיעור

    • הסרנו את כל השימושים במחלקה Duration של Kotlin והחלפנו אותה ב-long. השינוי הזה מאפשר יכולת פעולה הדדית טובה יותר עם Java.

  • מטא-נתונים של ציטוטים

    • העברנו את כל השדות שהוגדרו קודם ב-CitationMetadata למחלקה חדשה בשם Citation. אפשר למצוא את הציטוטים ברשימה שנקראת citations ב-CitationMetadata. השינוי הזה מאפשר התאמה טובה יותר בין סוגי הפלטפורמות.

  • ספירת טוקנים

    • השדה totalBillableCharacters שונה כך שניתן להזין בו ערך null.

  • סך התווים לחיוב

    • המאפיין totalBillableCharacters ב-CountTokensResponse שונה כך שיהיה אופציונלי, כדי לשקף מצבים שבהם לא נשלחים תווים.

  • הפעלת מודל

    • העברנו את הפרמטר requestOptions לסוף רשימת הפרמטרים כדי להתאים אותו לפלטפורמות אחרות.

  • Live API

    • הערך UNSPECIFIED הוסר מהמחלקת enum‏ ResponseModality. במקום זאת, צריך להשתמש ב-null.

    • השם של LiveGenerationConfig.setResponseModalities שונה ל-LiveGenerationConfig.setResponseModality.

    • הוסר המחלקה LiveContentResponse.Status, ובמקומה שדות הסטטוס מוטמעים כמאפיינים של LiveContentResponse.

    • הוסר המחלקה LiveContentResponse, ובמקומה סופקו מחלקות משנה של LiveServerMessage שתואמות לתשובות מהמודל.

    • הפונקציה LiveModelFutures.connect שונתה כך שתחזיר ListenableFuture<LiveSessionFutures> במקום ListenableFuture<LiveSession>.

Java

  • Enumerations

    • החלפנו את enum classes ואת enum classes בכיתות רגילות.sealed השינוי הזה מאפשר יותר גמישות בפיתוח ה-API באופן שתואם לאחור.

    • השם של הספירה BlockThreshold שונה ל-HarmBlockThreshold.

    • הוסרו ערכים מהספירות הבאות: HarmBlockThreshold,‏ HarmProbability,‏ HarmSeverity,‏ BlockReason ו-FinishReason.

  • שיטות של Blob

    • שינינו את השם של כל ה-methods שכללו את Blob כחלק מהשם שלהם, כך שישתמשו ב-InlineData במקום.

  • הגדרות בטיחות

    • השדה method שונה כך שניתן להזין בו ערך null.

  • משך השיעור

    • הסרנו את כל השימושים במחלקה Duration של Kotlin והחלפנו אותה ב-long. השינוי הזה מאפשר יכולת פעולה הדדית טובה יותר עם Java.

  • מטא-נתונים של ציטוטים

    • העברנו את כל השדות שהוגדרו קודם ב-CitationMetadata למחלקה חדשה בשם Citation. אפשר למצוא את הציטוטים ברשימה שנקראת citations ב-CitationMetadata. השינוי הזה מאפשר התאמה טובה יותר בין סוגי הפלטפורמות.

  • ספירת טוקנים

    • השדה totalBillableCharacters שונה כך שניתן להזין בו ערך null.

  • סך התווים לחיוב

    • המאפיין totalBillableCharacters ב-CountTokensResponse שונה כך שיהיה אופציונלי, כדי לשקף מצבים שבהם לא נשלחים תווים.

  • הפעלת מודל

    • העברנו את הפרמטר requestOptions לסוף רשימת הפרמטרים כדי להתאים אותו לפלטפורמות אחרות.

  • Live API

    • הערך UNSPECIFIED הוסר מהמחלקת enum‏ ResponseModality. במקום זאת, צריך להשתמש ב-null.

    • השם של LiveGenerationConfig.setResponseModalities שונה ל-LiveGenerationConfig.setResponseModality.

    • הוסר המחלקה LiveContentResponse.Status, ובמקומה שדות הסטטוס מוטמעים כמאפיינים של LiveContentResponse.

    • הוסר המחלקה LiveContentResponse, ובמקומה סופקו מחלקות משנה של LiveServerMessage שתואמות לתשובות מהמודל.

    • הפונקציה LiveModelFutures.connect שונתה כך שתחזיר ListenableFuture<LiveSessionFutures> במקום ListenableFuture<LiveSession>.

  • שינינו שיטות שונות של Java builder כך שיחזירו עכשיו את המופע של המחלקה שלהן בצורה נכונה, במקום void.

Web

  • Enumerations

    • הוסרו ערכים מהמספורים הבאים: HarmCategory,‏ BlockThreshold,‏ HarmProbability,‏ HarmSeverity,‏ BlockReason ו-FinishReason.

  • סיבת החסימה

    • השדה blockReason ב-PromptFeedback הפך לאופציונלי.

השינויים נדרשים רק אם אתם מתחילים להשתמש ב-Gemini Developer API (במקום ב-Vertex AI Gemini API):

  • הגדרות בטיחות

    • הוסרו מקרים של שימוש ב-SafetySetting.method שלא נתמך.

  • נתונים מוטבעים

    • הוסרו מקרים של שימוש ב-InlineDataPart.videoMetadata שלא נתמך.

Dart

  • Enumerations

    • הוסרו ערכים מהמספורים הבאים: HarmCategory,‏ HarmProbability,‏ BlockReason ו-FinishReason.

  • חלק מהנתונים

    • שינינו את השם של DataPart ל-InlineDataPart, ואת הפונקציה static data ל-inlineData כדי להתאים לפלטפורמות אחרות.

  • אפשרויות הבקשה

    • הסרנו את RequestOptions כי הוא לא פעל.timeout האפשרות הזו תתווסף מחדש בעתיד הקרוב, אבל היא תועבר לסוג GenerativeModel כדי להתאים לפלטפורמות אחרות.

  • הפסקת רצפים

    • הפרמטר stopSequences ב-GenerationConfig השתנה כך שהוא אופציונלי, וערך ברירת המחדל שלו הוא null במקום מערך ריק.

  • ציטוטים

    • השם של הנכס citationSources שונה ל-citations ב-CitationMetadata. הסוג CitationSource קיבל את השם Citation כדי להתאים לפלטפורמות אחרות.

  • סוגים, שיטות ומאפיינים ציבוריים מיותרים

    • הסרנו את הסוגים, השיטות והמאפיינים הבאים שנחשפו בטעות: defaultTimeout,‏ CountTokensResponseFields,‏ parseCountTokensResponse,‏ parseEmbedContentResponse,‏ parseGenerateContentResponse,‏ parseContent,‏ BatchEmbedContentsResponse,‏ ContentEmbedding,‏ EmbedContentRequest ו-EmbedContentResponse.

  • ספירת טוקנים

    • הוסרו שדות מיותרים מהפונקציה countTokens שכבר לא נחוצים. צריך להזין רק את contents.

  • הפעלת מודל

    • העברנו את הפרמטר systemInstruction לסוף רשימת הפרמטרים כדי להתאים לפלטפורמות אחרות.

  • פונקציונליות של הטמעה

    • הוסרה מהמודל פונקציונליות של הטמעה שלא נתמכת (embedContent ו-batchEmbedContents).

Unity

התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-"Vertex AI in Firebase".

איך מתחילים לעבוד עם Firebase AI Logic SDK ל-Unity

שגיאות אפשריות שקשורות להעברה

במהלך המעבר לשימוש בגרסת ה-GA של Firebase AI Logic, יכול להיות שתיתקלו בשגיאות אם לא תבצעו את כל השינויים הנדרשים שמתוארים במדריך הזה למעבר.

שגיאה 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

אם מופיעה שגיאה 403 עם הכיתוב Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., בדרך כלל המשמעות היא שלמפתח Firebase API בקובץ ההגדרה או באובייקט של Firebase אין API נדרש ברשימת ההיתרים שלו למוצר שבו אתם מנסים להשתמש.

מוודאים שמפתח ה-API של Firebase שבו האפליקציה משתמשת כולל את כל ממשקי ה-API הנדרשים ברשימת ההיתרים של 'הגבלות על API'. כדי להשתמש ב-Firebase AI Logic, מפתח Firebase API צריך לכלול לפחות את API Firebase AI Logicברשימת ההיתרים שלו. הממשק הזה אמור להתווסף אוטומטית לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API כשהפעלתם את ממשקי ה-API הנדרשים במסוף Firebase.

אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.


רוצה לתת משוב על חוויית השימוש ב-Firebase AI Logic?