Generuj tekst na podstawie promptów tekstowych za pomocą interfejsu Gemini API

iOS+ Android Sieć Fluknięcie

Podgląd: Vertex AI in Firebase jest w wersji testowej, co oznacza, że produkt jest nie podlega żadnej gwarancji jakości usług ani żadnym zasadom wycofywania i może ulec zmianie w sposób niekompatybilny wstecznie.

Gdy wywołujesz Gemini API z aplikacji za pomocą pakietu SDK Vertex AI in Firebase: możesz poprosić model Gemini o wygenerowanie tekstu na podstawie danych wejściowych.

Inne opcje pracy z Gemini API

• Opcjonalnie możesz poeksperymentować z alternatywną „AI od Google”. wersji Gemini API
  Uzyskaj bezpłatny dostęp (w zakresie i tam, gdzie to możliwe) za pomocą Google AI Studio oraz Google AI pakiety SDK klienta. Te pakiety SDK powinny być używane tylko do tworzenia prototypów w aplikacjach mobilnych i internetowych.

  Gdy już dowiesz się, jak działa Gemini API, przejście na Vertex AI in Firebase pakiety SDK, które mają wiele dodatkowych funkcji ważnych w aplikacjach mobilnych i internetowych, np. ochrony interfejsu API przed nadużyciami za pomocą Firebase App Check i wsparcie: dużych plików multimedialnych w żądaniach.

• Opcjonalnie wywołaj Vertex AI Gemini API po stronie serwera
  Użyj pakiety SDK Vertex AI po stronie serwera, Firebase Genkit lub Firebase Extensions za Gemini API.

Zanim zaczniesz

W razie potrzeby wypełnij wprowadzenie do pakietów SDK Vertex AI in Firebase Upewnij się, że masz wykonane wszystkie te czynności:

1. Skonfiguruj nowy lub istniejący projekt Firebase, w tym Abonament Blaze i włączanie wymaganych interfejsów API.

2. połączyć aplikację z Firebase, w tym zarejestrować ją i dodać do konfigurację Firebase w aplikacji.

3. Dodaj pakiet SDK i zainicjuj usługę Vertex AI oraz model generatywny w aplikacji.

Gdy połączysz aplikację z Firebase, dodasz pakiet SDK i zainicjujesz usługę Vertex AI i model generatywny, możesz zadzwonić pod numer Gemini API.

Generuj tekst na podstawie samego tekstu

Możesz wywołać funkcję Gemini API, podając tylko tekst. W przypadku tych połączeń musisz użyć modelu, który obsługuje tylko prompty tekstowe (np. Gemini 1.5 Pro).

Wybierz, czy chcesz przesyłać odpowiedź strumieniowo (generateContentStream) czy zaczekać dla odpowiedzi aż do wygenerowania całego wyniku (generateContent).

Streaming

Możesz przyspieszyć interakcje, nie czekając na cały wynik do generowania modelu i używać strumieniowania do obsługi wyników częściowych.

Bez strumieniowania

Możesz też zaczekać na cały wynik, zamiast przesyłać go strumieniowo. wynik jest zwracany dopiero po zakończeniu generowania przez model proces tworzenia konta.

Dowiedz się, jak wybrać model Gemini i opcjonalnie lokalizację odpowiednio do konkretnego przypadku użycia i aplikacji.

Co jeszcze możesz zrobić?

• Dowiedz się, jak zliczać tokeny. przed wysłaniem do modelu długich promptów.
• Zastanów się nad przygotowaniem do produkcji, w tym: konfigurowanie aplikacji Firebase App Check w celu ochrony Gemini API przed nadużyciami ze strony nieautoryzowanych klientów.

Wypróbuj inne funkcje urządzenia Gemini API

• tworzyć rozmowy wieloetapowe (czat),
• Generuj tekst z prompty multimodalne (w tym tekst, obrazy, pliki PDF, filmy i dźwięk).
• korzystać z wywołania funkcji, modeli generatywnych w zewnętrznych systemach i informacjach.

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

• Omówienie projektowania promptów, w tym: sprawdzone metody, strategie i przykładowe prompty.
• Skonfiguruj parametry modelu, takie jak oraz maksymalną liczbę tokenów wyjściowych.
• Użyj ustawień bezpieczeństwa, by dostosować prawdopodobieństwo uzyskania odpowiedzi, które mogą zostać uznane za szkodliwe.

. Możesz też eksperymentować z promptami i konfiguracjami modeli za pomocą Vertex AI Studio

Więcej informacji o modelach Gemini

Dowiedz się więcej o dostępne modele do różnych zastosowań oraz ich poniższych limitów i cen.

Przesyłanie opinii o Twoich wrażeniach z korzystania z Vertex AI in Firebase