Vertex AI in Firebase SDK を使用してアプリから Gemini API を呼び出すときに、テキストのみの入力に基づいてテキストを生成するように Gemini モデルにプロンプトを出すことができます。
始める前に
まだ実施していない場合は、 Vertex AI in Firebase SDK のスタートガイド 以下のことをすべて完了していることを確認してください。
Blaze お支払いプランの使用や必要な API の有効化など、新規または既存の Firebase プロジェクトを設定します。
アプリの登録や Firebase 構成をアプリに追加します。
SDK を追加して Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する 説明します
アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したら、Gemini API を呼び出す準備が整います。
テキストのみの入力からテキストを生成する
テキストのみを含む入力で Gemini API を呼び出すことができます。これらの呼び出しでは、テキストのみのプロンプトをサポートするモデル（Gemini 1.5 Pro など）を使用する必要があります。
レスポンスをストリーミングするか（generateContentStream）、結果全体が生成されるまでレスポンスを待つか（generateContent）を選択します。
ストリーミング
モデル生成の結果全体を待たずに、ストリーミングを使用して部分的な結果を処理することで、インタラクションを高速化できます。
ストリーミングなし
ストリーミングするのではなく、結果全体を待つこともできます。 モデルが生成全体を完了した後にのみ結果が返される プロセスです
Gemini モデルの選択方法を学習する 必要に応じてロケーション 適切なストレージクラスを選択できます
Google アシスタントの機能
- 長いプロンプトをモデルに送信する前に、トークンをカウントする方法を学びます。
- 本番環境に向けた準備として、 Firebase App Check の設定 権限のないクライアントによる不正使用から Gemini API を保護します。
Gemini API のその他の機能を試す
- マルチターンの会話（チャット）を構築します。
- テキストの生成元 マルチモーダル プロンプト （テキスト、画像、PDF、動画、音声を含む）。
- 関数呼び出しを使用して、生成モデルを外部システムと情報に接続します。
コンテンツ生成を制御する方法
- 以下を含むプロンプト設計について理解する ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例。
- 次のようなモデル パラメータを構成する temperature と max output トークンです。
- 安全性設定を使用して、 害を及ぼすおそれのある回答が返される可能性が高まります。
Gemini モデルの詳細
詳しくは、 さまざまなユースケースで利用可能な および 割り当てと料金をご確認ください。フィードバックを送信 Vertex AI in Firebase の感想をお聞かせください。