Unterhaltungen über mehrere Themen (Chat) mit der Gemini API erstellen

iOS+ Android Web Flutter

Mit der Gemini API können Sie Konversationen im freien Stil über mehrere Gesprächsrunden hinweg erstellen. Das Vertex AI in Firebase SDK vereinfacht den Prozess, da der Status der Unterhaltung verwaltet wird. Anders als bei generateContentStream() oder generateContent() müssen Sie den Unterhaltungsverlauf also nicht selbst speichern.

Weitere Optionen für die Arbeit mit Gemini API

• Optional können Sie mit einer alternativen „Google AI“-Version der Gemini API
  -Funktion „Kostenlosen Zugriff erhalten“ (im Rahmen der Limits und sofern verfügbar) experimentieren. Verwenden Sie dazu die Google AI Studio- und Google AI-Client-SDKs. Diese SDKs sollten nur für Prototypen in mobilen und Web-Apps verwendet werden.

  Nachdem Sie mit der Funktionsweise von Gemini API vertraut sind, können Sie auf unsere Vertex AI in Firebase SDKs umstellen (diese Dokumentation). Diese bieten viele zusätzliche Funktionen, die für mobile und Web-Apps wichtig sind, z. B. den Schutz der API vor Missbrauch mithilfe von Firebase App Check und die Unterstützung von großen Mediendateien in Anfragen.

• Optional serverseitig Vertex AI Gemini API aufrufen (z. B. mit Python, Node.js oder Go)
  Serverseitige Vertex AI SDKs, Firebase Genkit oder Firebase Extensions für die Gemini API verwenden

Hinweis

Lesen Sie den Einstiegsleitfaden für die Vertex AI in Firebase SDKs, falls Sie dies noch nicht getan haben. Achten Sie darauf, dass Sie Folgendes getan haben:

1. Richten Sie ein neues oder vorhandenes Firebase-Projekt ein. Verwenden Sie dabei den Blaze-Preisplan und aktivieren Sie die erforderlichen APIs.

2. Verbinden Sie Ihre App mit Firebase. Dazu müssen Sie Ihre App registrieren und die Firebase-Konfiguration hinzufügen.

3. Fügen Sie das SDK hinzu und initialisieren Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell in Ihrer App.

Nachdem Sie Ihre App mit Firebase verbunden, das SDK hinzugefügt und den Vertex AI-Dienst und das generative Modell initialisiert haben, können Sie Gemini API aufrufen.

Chat-Prompt-Anfrage senden

Wenn Sie eine Unterhaltung mit mehreren Antworten (z. B. einen Chat) erstellen möchten, müssen Sie zuerst den Chat initialisieren, indem Sie startChat() aufrufen. Verwenden Sie dann sendMessageStream() (oder sendMessage()), um eine neue Nutzernachricht zu senden. Dadurch werden die Nachricht und die Antwort an den Chatverlauf angehängt.

Es gibt zwei mögliche Optionen für role, die mit den Inhalten in einer Unterhaltung verknüpft sind:

• user: die Rolle, die die Prompts bereitstellt. Dieser Wert ist der Standardwert für Aufrufe von sendMessageStream() (oder sendMessage()). Die Funktion wirft eine Ausnahme, wenn eine andere Rolle übergeben wird.

• model: die Rolle, die die Antworten liefert. Diese Rolle kann verwendet werden, wenn startChat() mit vorhandenen history aufgerufen wird.

Hinweis: Wenn Sie dem Modell mehr Kontext zur Verfügung stellen möchten, um sein Verhalten an Ihre spezifischen Anforderungen und Anwendungsfälle anzupassen, können Sie Systemanweisungen festlegen.

Wählen Sie aus, ob Sie die Antwort streamen (sendMessageStream) oder bis zur vollständigen Generierung des Ergebnisses warten möchten (sendMessage).

Streaming

Sie können schnellere Interaktionen erzielen, wenn Sie nicht auf das vollständige Ergebnis der Modellgenerierung warten, sondern stattdessen Streaming zum Verarbeiten von Teilergebnissen verwenden.

Ohne Streaming

Alternativ können Sie auf das vollständige Ergebnis warten, anstatt es zu streamen. Das Ergebnis wird erst zurückgegeben, wenn das Modell den gesamten Generierungsprozess abgeschlossen hat.

Hier erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und optional einen Standort auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.

Was können Sie sonst noch tun?

• Informationen zum Zählen von Tokens, bevor lange Prompts an das Modell gesendet werden
• Richten Sie Cloud Storage for Firebase ein, damit Sie große Dateien in Ihre multimodalen Anfragen aufnehmen und eine besser verwaltete Lösung für die Bereitstellung von Dateien in Prompts haben können. Dateien können Bilder, PDFs, Videos und Audiodateien enthalten.
• Denken Sie an die Vorbereitung auf die Produktion, einschließlich der Einrichtung von Firebase App Check, um die Gemini API vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.

Weitere Funktionen des Gemini API ausprobieren

• Text aus nur-Text-Prompts generieren
• Text aus multimodalen Prompts generieren (einschließlich Text, Bildern, PDFs, Videos und Audio).
• Sie können sowohl aus Text- als auch aus multimodalen Prompts strukturierte Ausgabe (z. B. JSON) generieren.
• Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um generative Modelle mit externen Systemen und Informationen zu verbinden.

Inhaltserstellung steuern

• Informationen zum Prompt-Design, einschließlich Best Practices, Strategien und Beispiel-Prompts.
• Konfigurieren Sie Modellparameter wie Temperatur und maximale Ausgabetokens.
• Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten.

Mit Vertex AI Studio können Sie auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren.

Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen

Hier finden Sie Informationen zu den Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar sind, sowie zu ihren Kontingenten und Preisen.

Feedback zu Vertex AI in Firebase geben