Gemini API tramite Vertex AI in Firebase
Crea funzionalità e app web e mobile basate sull'IA con i modelli Gemini e Imagen utilizzando Vertex AI in Firebase
Vertex AI in Firebase ti consente di accedere agli ultimi modelli di IA generativa di Google: i modelli Gemini e Imagen 3.
Se devi chiamare Vertex AI Gemini API o Imagen API direttamente dalla tua app mobile o web, anziché lato server, puoi utilizzare gli SDK Vertex AI in Firebase. Questi SDK client sono progettati specificamente per essere utilizzati con app mobile e web e offrono opzioni di sicurezza contro i client non autorizzati, nonché integrazioni con altri servizi Firebase.
Con questi SDK client, puoi aggiungere la personalizzazione dell'IA alla tua app, creare un'esperienza di chat con l'IA, creare ottimizzazioni e automazioni basate sull'IA e molto altro ancora.
Iniziamo? Scegli la tua piattaforma:
Se stai cercando modi per accedere ai modelli Gemini o Imagen sul lato server (ad esempio con Python, Node.js o Go), consulta gli SDK Vertex AI lato server, Firebase Genkit o Firebase Extensions per Gemini API.
Funzionalità chiave
| Input multimodale e in linguaggio naturale |
I modelli Gemini sono
multimodali, pertanto i prompt inviati a Gemini API possono includere testo,
immagini, PDF, video e audio.
Sia i modelli Gemini che Imagen possono essere attivati con input in linguaggio naturale. |
| Suite di funzionalità in crescita | Con gli SDK, puoi chiamare Gemini API o Imagen API direttamente dalla tua app mobile o web per creare esperienze di chat con l'IA, generare immagini, utilizzare chiamate di funzioni (strumenti) e altro ancora. |
| Sicurezza e prevenzione di abusi per le app di produzione |
Utilizza Firebase App Check
per proteggere le API che accedono ai modelli Gemini e Imagen
da abusi da parte di client non autorizzati.
Vertex AI in Firebase ha anche limiti di frequenza per utente per impostazione predefinita e questi limiti di frequenza per utente sono completamente configurabili. |
| Infrastruttura solida | Sfrutta un'infrastruttura scalabile progettata per l'utilizzo con app web e mobile, ad esempio la gestione dei file con Cloud Storage for Firebase, la gestione dei dati strutturati con le offerte del database Firebase (come Cloud Firestore) e l'impostazione dinamica delle configurazioni di runtime con Firebase Remote Config. |
Come funziona?
Gli SDK Vertex AI in Firebase ti consentono di chiamare Vertex AI Gemini API e Imagen API direttamente dalla tua app mobile o web, eliminando la necessità di configurare un backend.
Scopri di più su Gemini API di Vertex AI, che ti consente di accedere ai modelli Gemini.
Percorso di implementazione
| Collegare l'app a Firebase | Registra la tua app con il tuo progetto Firebase, quindi aggiungi la configurazione Firebase all'app. | |
| Installa e inizializza l'SDK | Installa l'SDK Vertex AI in Firebase specifico per la piattaforma della tua app, quindi inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo nella tua app. | |
| Invia richieste di prompt ai modelli Gemini e Imagen | Utilizza gli SDK per inviare al modello Gemini prompt solo testo o multimodali per generare testo, codice e (a breve) output audio e immagine.
In alternativa, puoi chiedere a un modello Imagen di generare immagini.
Utilizza chiamate più complesse per creare esperienze di chat o utilizza chiamate di funzione. |
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| Preparazione alla produzione | Implementa integrazioni importanti per le app mobile e web, ad esempio proteggere l'API da abusi con Firebase App Check e includere file di grandi dimensioni nelle richieste utilizzando gli URL Cloud Storage for Firebase. |
Passaggi successivi
Inizia ad accedere a un modello dalla tua app mobile o web
Configurazione di iOS e versioni successive Configurazione di Android Configurazione del web Configurazione di Flutter
Sperimenta i prompt