Vertex AI in Firebase でGemini API
Vertex AI in Firebase を使用して Gemini API で AI を活用したモバイルアプリとウェブアプリ、機能を構築する
Vertex AI Gemini API を使用すると、Google の最新の生成 AI モデルである Gemini モデルにアクセスできます。サーバーサイドではなく、モバイルアプリまたはウェブアプリから直接 Vertex AI Gemini API を呼び出す必要がある場合は、Vertex AI in Firebase SDK を使用できます。これらのクライアント SDK は、モバイルアプリとウェブアプリでの使用を目的として構築されており、不正なクライアントに対するセキュリティ オプションと、他の Firebase サービスとの統合を提供します。
これらのクライアント SDK を使用すると、アプリに AI パーソナライズを追加したり、AI チャット エクスペリエンスを構築したり、AI を活用した最適化と自動化を作成したりできます。
準備ができたらプラットフォームを選択します。
Vertex AI Gemini API をサーバーサイドで呼び出す方法（Python、Node.js、Go など）については、サーバーサイドの Vertex AI SDK、Firebase Genkit、または Gemini API の Firebase Extensions をご覧ください。
主な機能
| マルチモーダル入力 | Gemini モデルはマルチモーダルであるため、Gemini API に送信されるプロンプトには、テキスト、画像（PDF を含む）、動画、音声を含めることができます。 |
| 機能の拡充 | SDK を使用すると、モバイルアプリまたはウェブアプリから直接 Gemini API を呼び出したり、AI チャット エクスペリエンスを構築したり、関数呼び出しを使用したりできます。 |
| 本番環境アプリのセキュリティと不正使用の防止 |
Firebase App Check を使用して、未承認のクライアントによる Vertex AI Gemini API の不正使用を防ぎます。 Vertex AI in Firebase には、デフォルトでユーザーごとのレート制限も設定されています。これらのユーザーごとのレート制限は完全に構成可能です。 |
| 堅牢なインフラストラクチャ | モバイルアプリとウェブアプリでの使用向けに構築されたスケーラブルなインフラストラクチャを活用します。たとえば、Firebase データベース サービス（Cloud Firestore など）を使用して構造化データを管理したり、Firebase Remote Config を使用してランタイム構成を動的に設定したりできます。 |
仕組み
Vertex AI in Firebase SDK を使用すると、モバイルアプリまたはウェブアプリから Vertex AI Gemini API を直接呼び出すことができるため、バックエンドをセットアップする必要がなくなります。
詳しくは、Vertex AI の Gemini API をご覧ください。これにより、Gemini モデルにアクセスできます。
実装パス
| アプリを Firebase に接続する | アプリを Firebase プロジェクトに登録し、Firebase 構成をアプリに追加します。 | |
| SDK をインストールして初期化する | アプリのプラットフォームに固有の Vertex AI in Firebase SDK をインストールし、アプリで Vertex AI サービスと生成モデルを初期化します。 | |
| Gemini API を呼び出す | テキストのみまたはマルチモーダル プロンプトを使用して Gemini API を呼び出し、テキスト出力を生成します。より複雑な呼び出しを使用してチャット エクスペリエンスを構築するか、関数呼び出しを使用します。 | |
| 本番環境の準備 | モバイルアプリとウェブアプリに重要な統合を実装します。たとえば、Firebase App Check を使用して API を不正使用から保護したり、Cloud Storage for Firebase URL を使用してリクエストに大きなファイルを含めたりします。 |
次のステップ
モバイルアプリまたはウェブアプリで Vertex AI Gemini API を使ってみる
iOS+ の設定 Android の設定 ウェブの設定 Flutter の設定
プロンプトで試す