Gerar texto com base em comandos somente de texto usando a API Gemini

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Pré-lançamento: Vertex AI in Firebase está em pré-lançamento, o que significa que o produto não está sujeito a SLAs nem a políticas de descontinuação e pode mudar de maneira incompatível com versões anteriores.

Ao chamar Gemini API no app usando um SDK do Vertex AI in Firebase, é possível pedir ao modelo Gemini para gerar texto com base em uma entrada somente de texto.

Outras opções para trabalhar com o Gemini API

• Como opção, teste uma versão alternativa da "IA do Google" do Gemini API
  para ter acesso sem custo financeiro (dentro dos limites e onde disponível) usando Google AI Studio e Google AI SDKs do cliente. Esses SDKs devem ser usados apenas para prototipagem em apps da Web e para dispositivos móveis.

  Depois de entender como um Gemini API funciona, migre para os SDKs Vertex AI in Firebase, que têm muitos recursos adicionais importantes para apps para dispositivos móveis e da Web, como a proteção da API contra abuso usando Firebase App Check e suporte para arquivos de mídia grandes em solicitações.

• Chame opcionalmente o Vertex AI Gemini API do lado do servidor (como com Python, Node.js ou Go)
  Use os SDKs Vertex AI do lado do servidor, o Firebase Genkit ou Firebase Extensions para o Gemini API.

Antes de começar

Se ainda não fez isso, conclua o guia de primeiros passos para os SDKs Vertex AI in Firebase. Verifique se você fez o seguinte:

1. Configure um projeto novo ou existente do Firebase, incluindo o uso do Plano de preços Blaze e ativação das APIs necessárias.

2. Conecte seu app ao Firebase, incluindo o registro e a adição da configuração do Firebase.

3. Adicione o SDK e inicialize o serviço Vertex AI e o modelo generativo no seu app.

Depois de conectar seu aplicativo ao Firebase, adicionar o SDK e inicializar o Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar Gemini API.

Gerar texto com base em uma entrada somente de texto

É possível chamar Gemini API com uma entrada que inclua apenas texto. Para essas chamadas, você precisa usar um modelo que aceite comandos somente de texto (como Gemini 1.5 Pro).

Escolha se você quer transmitir a resposta (generateContentStream) ou esperar pela resposta até que todo o resultado seja gerado (generateContent).

Streaming

É possível conseguir interações mais rápidas sem esperar pelo resultado completo da geração do modelo e, em vez disso, usar o streaming para processar resultados parciais.

Sem streaming

Como alternativa, aguarde o resultado completo em vez de fazer streaming. O resultado só é retornado depois que o modelo conclui todo o processo de geração.

Saiba como escolher um modelo do Gemini e, opcionalmente, um local adequado para seu caso de uso e app.

O que mais você pode fazer?

• Saiba como contar tokens. antes de enviar comandos longos ao modelo.
• Comece a pensar na preparação para a produção, incluindo a configuração de Firebase App Check para proteger o Gemini API contra abusos de clientes não autorizados.

Teste outros recursos do Gemini API

• Crie conversas com vários turnos (chat).
• Gerar texto a partir de comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

• Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
• Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída.
• Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas prejudiciais.

. Também é possível testar comandos e configurações de modelo usando Vertex AI Studio.

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e os preços.

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