本页介绍了如何在移动应用或 Web 应用中从 Google AI 客户端 SDK 迁移到 Vertex AI in Firebase 客户端 SDK。Vertex AI in Firebase SDK 适用于 Apple 平台 (Swift)、Android (Kotlin 和 Java)、Web (JavaScript) 和 Flutter (Dart)。
为什么要改用 Vertex AI?
您可能尝试过使用 Google AI Studio 或 Google AI 客户端 SDK 使用 Gemini API 的替代版本。这些 SDK 对于开始使用 Gemini API 和 原型设计不过,对于生产或企业规模的移动应用和 Web 应用 直接调用 Gemini API 客户端的应用,Firebase 强烈建议 使用 Firebase SDK 调用 Vertex AI Gemini API。
适用于移动应用和 Web 应用的安全功能
对移动应用和 Web 应用而言,安全性至关重要,并且需要特殊的 需要考虑的因素,因为您的代码(包括对 Gemini API 的调用) 在不受保护的环境中运行
默认情况下,Vertex AI Gemini API 由 Google Cloud IAM(而非 Google AI Gemini API 等 API 密钥)授权。Vertex AI in Firebase SDK 旨在调用更安全的 Vertex AI Gemini API。
对于移动应用和 Web 应用,您需要保护 Gemini API和您的 项目资源(例如经调参的模型)免遭未经授权的客户端滥用。您可以使用 Firebase App Check 验证所有 API 调用是否来自您的实际应用,并且只有在您使用 Vertex AI in Firebase SDK 时才能使用此功能。
专为移动应用和 Web 应用打造的生态系统
Firebase 是 Google 用于开发移动应用和 Web 应用的平台。 使用 Vertex AI in Firebase SDK 意味着您的应用处于 是专注于全栈应用和开发者需求的生态系统。例如,您可以执行以下任一操作及更多操作:
使用 Cloud Storage for Firebase 在多模态中包含大型文件 请求。此外,利用客户端 SDK 来处理文件上传和 并为您的网页提供更高的安全性 最终用户的数据。如需了解详情,请参阅我们的 有关使用 Cloud Storage for Firebase 的解决方案指南。
使用专为移动应用和 Web 应用构建的数据库 SDK(例如 Cloud Firestore)管理结构化数据。
动态设置运行时配置(如位置)或换出 (例如型号名称),而无需使用 Firebase Remote Config。
使用 Google Cloud 提供的 Vertex AI 的其他优势
随着您在应用和工作流中使用生成式 AI 的成熟,您可能需要一个平台,该平台提供端到端解决方案,用于构建和部署生成式 AI 应用。Google Cloud 提供全面的工具生态系统, 让您可以利用生成式 AI 的力量,从最初的阶段 从应用开发到应用部署、应用托管和管理 。
Google Cloud 的 Vertex AI 平台提供了一套 MLOps 工具,可简化 AI 模型的使用、部署和监控,以提高效率和可靠性。此外,它还与数据库、DevOps 工具、日志记录、 和 IAM 提供了一种全面的方法来管理整个 生成式 AI 生命周期。
详细了解 Vertex AI 的使用场景 。Google Cloud
迁移至 Vertex AI in Firebase SDK
迁移到 Vertex AI in Firebase SDK 需要完成以下三个主要步骤:
设置新的或现有的 Firebase 项目,并将您的应用关联到 Firebase。
迁移代码库,只需更改 SDK 和 初始化代码(包括模型名称)。没有修改 实际调用 Gemini API 的任何代码都需要的 ID。
删除所有未使用的 API 密钥并停用未使用的 API。
第 1 步:设置 Firebase 项目并将应用连接到 Firebase
即使您已经熟悉 Firebase,也请查看本部分,确保您的 Firebase 项目和应用已设置为使用 Vertex AI in Firebase SDK。
第 2 步:迁移代码库
选择您的应用平台,查看针对该平台的说明。
Google AI SDK 和 Vertex AI in Firebase SDK 的设计旨在让您能够尽可能轻松地在两个平台之间迁移。
如需进行迁移,您只需更改要集成到应用代码库中的 SDK,以及服务和生成式模型的初始化。您 不需要修改任何实际调用 Gemini API 的代码!
更改 SDK
Google AI
flutter pub add google_generative_ai
Vertex AI in Firebase
请参阅 Vertex AI in Firebase SDK 入门指南的“添加 SDK”步骤。
更改初始化
Google AI
import 'package:google_generative_ai/google_generative_ai.dart';
final apiKey = Platform.environment['API_KEY'];
if (apiKey == null) {
print('No \$API_KEY environment variable');
exit(1);
}
final model = GenerativeModel(model: 'MODEL_NAME', apiKey: apiKey);
Vertex AI in Firebase
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
await Firebase.initializeApp();
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: MODEL_NAME);
第 3 步:删除所有未使用的 API 密钥并停用未使用的 API
如果您不再需要使用 Google AI API 密钥,请遵循安全性最佳实践并将其删除。您可以查看和删除您的 Google AI API 键 Google AI Studio 的 API 密钥部分。
此外,如果您不再使用 Google AI Gemini API,请在以下位置将其停用:
自己的项目您可以在 Google Cloud 控制台中执行此操作(从
Generative Language API (generativelanguage.googleapis.com
) 页面。(“Generative Language API”是
Google AI Gemini API。)
您还可以做些什么?
- Google AI 和 Vertex AI 都提供一个名为“AI Studio”的 Web 界面“Playground”体验,可用于试验提示和模型参数。如需了解如何将 Google AI Studio 提示迁移到 Vertex AI Studio,请参阅 Google Cloud 文档。