使用 Vertex AI for Firebase SDK 從應用程式呼叫 Gemini API 時， 就能提示 Gemini 模型根據輸入文字生成文字
事前準備
如果您尚未完成 Vertex AI for Firebase SDK 入門指南。 請確認您已完成下列所有步驟：
設定新的或現有的 Firebase 專案，包括使用 Blaze 定價方案並啟用必要的 API。
將應用程式連結至 Firebase，包括註冊應用程式及新增 為應用程式啟用 Firebase 設定。
新增 SDK，並初始化 Vertex AI 服務和生成式模型 。
將應用程式連結至 Firebase 後，加入 SDK 並初始化 以及生成式模型 你準備好呼叫 Gemini API 了
從純文字輸入來生成文字
您可以使用僅含文字的輸入內容呼叫 Gemini API。 如要進行這類通話，您必須使用支援純文字提示的模型 (例如 Gemini 1.5 Pro)。
選擇要串流回覆 (generateContentStream) 或等待
，直到產生全部結果 (generateContent) 為止。
逐句顯示回覆
與其等待完整的結果 產生模型，改為使用串流處理部分結果
這個範例說明如何使用 generateContentStream() 串流產生的串流
僅含文字的提示要求文字：
不串流播放
您也可以等待完整的結果，而不要串流處理。這個 只有在模型完成完整生成後，才會傳回結果 上傳資料集之後，您可以運用 AutoML 自動完成部分資料準備工作
本範例說明如何使用 generateContent() 從
僅含文字的提示要求：
瞭解如何選擇 Gemini 模型 以及可選擇的位置 選擇適合您的用途和應用程式
您還能做些什麼？
- 瞭解如何計算符記數量 然後再將較長的提示傳送至模型
- 開始思考如何準備發布內容，包括 設定 Firebase App Check ，防止 Gemini API 遭到未經授權的用戶端濫用。
試用 Gemini API 的其他功能
- 建立多輪對話 (即時通訊)。
- 生成文字來源 多模態提示 (包括文字、圖片、PDF、影片和音訊)。
- 使用函式呼叫功能連線 生成式模型到外部系統和資訊
瞭解如何控管內容生成功能
您也可以使用 Vertex AI Studio
進一步瞭解 Gemini 模型
進一步瞭解 適用於各種用途 和 配額與定價。提供意見 您對 Vertex AI for Firebase 的使用體驗