Mit der Gemini API Text aus reinen Text-Prompts generieren

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Wenn Sie die Gemini API über ein Vertex AI in Firebase SDK aus Ihrer App aufrufen, können Sie das Gemini-Modell auffordern, Text basierend auf einer reinen Texteingabe zu generieren.

Weitere Optionen für die Arbeit mit Gemini API

• Testen Sie optional eine alternative „Google AI“-Version der Gemini API.
  Sie erhalten mit dem Google AI Studio- und dem Google AI-Client-SDK kostenlosen Zugriff (im Rahmen der Limits und sofern verfügbar). Diese SDKs sollten nur für Prototypen in mobilen und Web-Apps verwendet werden.

  Nachdem Sie mit der Funktionsweise von Gemini API vertraut sind, können Sie auf unsere Vertex AI in Firebase SDKs umstellen (diese Dokumentation). Diese bieten viele zusätzliche Funktionen, die für mobile und Web-Apps wichtig sind, z. B. den Schutz der API vor Missbrauch mithilfe von Firebase App Check und die Unterstützung von großen Mediendateien in Anfragen.

• Optional können Sie die Vertex AI Gemini API serverseitig aufrufen (z. B. bei Python, Node.js oder Go).
  Verwenden Sie die serverseitigen Vertex AI SDKs, Firebase Genkit oder Firebase Extensions für Gemini API.

Hinweis

Falls noch nicht geschehen, folgen Sie der Anleitung im Startleitfaden für die Vertex AI in Firebase-SDKs. Prüfen Sie, ob Sie alle folgenden Schritte ausgeführt haben:

1. Ein neues oder vorhandenes Firebase-Projekt einrichten, einschließlich des Blaze-Preismodells und der Aktivierung der erforderlichen APIs.

2. Verbinden Sie Ihre App mit Firebase. Dazu gehört auch das Registrieren der App und das Hinzufügen der Firebase-Konfiguration zur App.

3. Fügen Sie das SDK hinzu und initialisieren Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell in Ihrer App.

Nachdem du deine App mit Firebase verbunden, das SDK hinzugefügt und den Vertex AI-Dienst sowie das generative Modell initialisiert hast, kannst du Gemini API aufrufen.

Text aus reiner Texteingabe generieren

Sie können die Gemini API mit einer Eingabe aufrufen, die nur Text enthält. Für diese Anrufe musst du ein Modell verwenden, das reine Text-Prompts unterstützt (z. B. Gemini 1.5 Pro).

Wählen Sie aus, ob Sie die Antwort streamen möchten (generateContentStream) oder auf die Antwort warten möchten, bis das gesamte Ergebnis generiert wurde (generateContent).

Streaming

Sie können schnellere Interaktionen erzielen, wenn Sie nicht auf das vollständige Ergebnis der Modellgenerierung warten, sondern stattdessen Streaming zum Verarbeiten von Teilergebnissen verwenden.

Ohne Streaming

Alternativ können Sie auf das gesamte Ergebnis warten, anstatt auf das Streaming zu warten. Das Ergebnis wird erst zurückgegeben, nachdem das Modell den gesamten Generierungsprozess abgeschlossen hat.

Hier erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und optional einen Standort für Ihren Anwendungsfall und Ihre App auswählen.

Was können Sie sonst noch tun?

• Token zählen, bevor lange Aufforderungen an das Modell gesendet werden
• Denken Sie an die Vorbereitung auf die Produktion, einschließlich der Einrichtung von Firebase App Check, um die Gemini API vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.

Weitere Funktionen des Gemini API ausprobieren

• Unterhaltungen mit mehreren Themen (Chat) erstellen.
• Generieren Sie Text aus multimodalen Prompts (z. B. Text, Bilder, PDFs, Video und Audio).
• Generieren Sie eine strukturierte Ausgabe (wie JSON) aus Text- und multimodalen Prompts.
• Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um generative Modelle mit externen Systemen und Informationen zu verbinden.

Inhaltserstellung steuern

• Machen Sie sich mit dem Prompt-Entwurf vertraut, einschließlich Best Practices, Strategien und Beispielaufforderungen.
• Konfigurieren Sie Modellparameter wie Temperatur und maximale Ausgabetokens.
• Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten.

Sie können auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren. Verwenden Sie dazu Vertex AI Studio.

Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen

Hier finden Sie Informationen zu den Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar sind, sowie zu ihren Kontingenten und Preisen.

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