使用 Gemini API 根据纯文本提示生成文本

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使用 Vertex AI in Firebase SDK 从应用调用 Gemini API 时，您可以提示 Gemini 模型根据纯文本输入生成文本。

使用 Gemini API 的其他方式

• 可选择试用 Gemini API 的替代“Google AI”版本
  使用 Google AI Studio 和 Google AI 客户端 SDK 免费访问（在可用的情况下，且受限）。 这些 SDK 只能用于在移动应用和 Web 应用中进行原型设计。

  熟悉 Gemini API 的运作方式后，请迁移到我们的 Vertex AI in Firebase SDK（本文档）。这些 SDK 提供了许多对移动应用和 Web 应用至关重要的其他功能，例如使用 Firebase App Check 保护 API 免遭滥用，以及支持请求中的大型媒体文件。

• （可选）调用 Vertex AI Gemini API 服务器端（例如使用 Python、Node.js 或 Go）
  针对 Gemini API 使用服务器端 Vertex AI SDK、Firebase Genkit 或 Firebase Extensions。

准备工作

请完成 Vertex AI in Firebase SDK 使用入门指南（如果尚未完成）。请确保您已完成以下所有操作：

1. 设置一个新的 Firebase 项目或一个现有的 Firebase 项目，包括使用 Blaze 定价方案并启用所需的 API。

2. 将您的应用与 Firebase 相关联，包括注册应用和将 Firebase 配置添加到应用。

3. 添加 SDK，并在应用中初始化 Vertex AI 服务和生成式模型。

将应用关联到 Firebase、添加 SDK 并初始化 Vertex AI 服务和生成模型后，您就可以调用 Gemini API 了。

根据纯文本输入生成文本

您可以使用仅包含文本的输入来调用 Gemini API。对于此类调用，您需要使用支持仅包含文本的提示的模型（例如 Gemini 1.5 Pro）。

选择是流式传输响应 (generateContentStream)，还是等待响应生成整个结果 (generateContent)。

流式传输

您可以通过不等待模型生成的完整结果，而是使用流式处理部分结果，从而实现更快的互动。

不在线播放

或者，您也可以等待整个结果而不是流式传输结果；只有在模型完成整个生成过程后，系统才会返回结果。

了解如何选择适合您的用例和应用的 Gemini 模型和（可选）位置。

您还可以执行以下操作

• 了解如何在向模型发送长提示之前计算词元数量。
• 开始考虑为生产环境做准备，包括设置 Firebase App Check 以防止 Gemini API 遭到未经授权的客户端滥用。

试用 Gemini API 的其他功能

• 构建多轮对话（聊天）。
• 从多模态提示（包括文本、图片、PDF、视频和音频）生成文本。
• 根据文本和多模态提示生成结构化输出（例如 JSON）。
• 使用函数调用将生成模型连接到外部系统和信息。

了解如何控制内容生成

• 了解提示设计，包括最佳实践、策略和示例提示。
• 配置模型参数，例如温度和输出 token 数上限。
• 使用安全设置来调整收到可能被视为有害的回答的可能性。

您还可以使用 Vertex AI Studio 对提示和模型配置进行实验。

详细了解 Gemini 模型

了解适用于各种用例的模型及其配额和价格。

就您使用 Vertex AI in Firebase 的体验提供反馈