借助Gemini API,你可以在各种平台上构建自由形式的对话
多个回合。Vertex AI in Firebase SDK 简化了该流程
对话的状态,这与使用 generateContentStream()
或
generateContent()
,你无需自行存储对话记录。
准备工作
如果您还没有这样做,请完成 Vertex AI in Firebase SDK 入门指南。 请确保您已完成以下所有操作:
设置一个新的或现有的 Firebase 项目,包括使用 Blaze 定价方案并启用所需的 API。
将您的应用关联至 Firebase,包括注册应用和向 Firebase 添加 Firebase 配置添加到您的应用。
添加 SDK 并初始化 Vertex AI 服务和生成模型 。
在将您的应用连接到 Firebase、添加 SDK 并初始化 Vertex AI 服务和生成模型, 您已准备好调用 Gemini API。
发送聊天提示请求
要构建多轮对话(如聊天),请先初始化
通过调用 startChat()
开始聊天。然后使用
sendMessageStream()
(或 sendMessage()
),用于发送新的用户消息,
还会在聊天记录中附加消息和回复。
与内容关联的 role
有两种可能的选项
对话:
user
:提供提示的角色。该值是 对sendMessageStream()
(或sendMessage()
)的调用,该函数会抛出 则会返回异常。model
:提供响应的角色。此角色可以在以下情况下使用: 使用现有的history
调用startChat()
。
选择你想逐字逐句给出回答 (sendMessageStream
) 还是稍等
直到生成完整结果 (sendMessage
)。
流式传输
通过不等待来自 API 的整个结果, 而是改用流式传输来处理部分结果。
不在线播放
或者,您也可以等待整个结果,而不是流式传输;该 结果仅在模型完成整个生成过程后返回 过程。
了解如何选择 Gemini 模型 以及可选的地理位置 适合您的用例和应用。
您还可以做些什么?
- 了解如何统计词元 然后再向模型发送长提示。
- 设置 Cloud Storage for Firebase 以便在多模态请求中包含大型文件 Cloud Storage 个网址。文件可能包括图片、PDF 文件、视频和音频。
- 开始考虑制作准备工作,包括 设置 Firebase App Check 保护 Gemini API 免遭未经授权的客户端滥用。
试用Gemini API的其他功能
了解如何控制内容生成
。 您还可以使用以下方法对提示和模型配置进行实验: Vertex AI Studio。
详细了解 Gemini 模型
详细了解 适用于各种应用场景的模型 及其 配额和定价。提供反馈 分享您对Vertex AI in Firebase的体验