Generare testo da prompt di solo testo utilizzando l'API Gemini

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Quando chiami Gemini API dalla tua app utilizzando un SDK Vertex AI in Firebase, puoi richiedere al modello Gemini di generare testo in base a un input di solo testo.

Altre opzioni per lavorare con il Gemini API

• Facoltativamente, puoi provare una versione alternativa "Google AI" di Gemini API
  per ottenere l'accesso senza costi (entro i limiti e se disponibile) utilizzando Google AI Studio e gli SDK client Google AI. Questi SDK devono essere utilizzati solo per la prototipazione nelle app web e mobile.

  Quando avrai acquisito familiarità con il funzionamento di Gemini API, esegui la migrazione ai nostri SDK Vertex AI in Firebase (questa documentazione), che offre molte funzionalità aggiuntive importanti per le app web e mobile, come la protezione dell'API da comportamenti illeciti tramite Firebase App Check e il supporto per file multimediali di grandi dimensioni nelle richieste.

• Facoltativamente, chiama il lato server Vertex AI Gemini API (ad esempio con Python, Node.js o Go)
  Utilizza gli SDK Vertex AI lato server, Firebase Genkit o Firebase Extensions per Gemini API.

Prima di iniziare

Se non l'hai ancora fatto, consulta la Guida introduttiva agli SDK Vertex AI in Firebase. Assicurati di avere eseguito tutte le seguenti operazioni:

1. Configura un progetto Firebase nuovo o esistente, ad esempio utilizzando il piano di prezzi Blaze e attivando le API richieste.

2. Collega la tua app a Firebase, inclusa la registrazione e l'aggiunta della configurazione Firebase.

3. Aggiungi l'SDK e inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo nella tua app.

Dopo aver collegato l'app a Firebase, aggiunto l'SDK e inizializzato il servizio Vertex AI e il modello generativo, puoi chiamare Gemini API.

Generare testo da input di solo testo

Puoi chiamare Gemini API con un input che include solo testo. Per queste chiamate, devi utilizzare un modello che supporti i prompt di solo testo (come Gemini 1.5 Pro).

Scegli se vuoi trasmettere in streaming la risposta (generateContentStream) o attendi la risposta fino a quando non viene generato l'intero risultato (generateContent).

Streaming

Puoi ottenere interazioni più rapide non aspettando l'intero risultato della generazione del modello, ma utilizzando lo streaming per gestire i risultati parziali.

Senza streaming

In alternativa, puoi attendere l'intero risultato anziché il flusso di dati. Il risultato viene restituito solo dopo che il modello ha completato l'intero processo di generazione.

Scopri come scegliere un modello Gemini e, facoltativamente, una località appropriata per il caso d'uso e l'app.

Cos'altro puoi fare?

• Scopri come conteggiare i token prima di inviare prompt lunghi al modello.
• Inizia a pensare alla preparazione per la produzione, inclusa la configurazione di Firebase App Check per proteggere Gemini API da comportamenti illeciti da parte di clienti non autorizzati.

Prova altre funzionalità di Gemini API

• Creare conversazioni multi-turno (chat).
• Genera testo da prompt multimodali (inclusi testo, immagini, PDF, video e audio).
• Genera output strutturato (come JSON) da prompt di testo e multimodali.
• Utilizza le chiamate di funzione per collegare i modelli generativi a sistemi e informazioni esterni.

Scopri come controllare la generazione di contenuti

• Comprendi la progettazione dei prompt, tra cui best practice, strategie e prompt di esempio.
• Configura i parametri del modello, come la temperatura e i token di output massimi.
• Utilizza le impostazioni di sicurezza per modificare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose.

Puoi anche sperimentare con i prompt e le configurazioni del modello utilizzando Vertex AI Studio.

Scopri di più sui modelli Gemini

Scopri i modelli disponibili per vari casi d'uso e le relative quote e prezzi.

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