Gemini API przy użyciu: Vertex AI in Firebase
Twórz aplikacje i funkcje mobilne i internetowe oparte na AI za pomocą modeli Gemini i Imagen przy użyciu Vertex AI in Firebase
Vertex AI in Firebase zapewnia dostęp do najnowszych modeli generatywnych AI od Google: modeli Gemini i Imagen 3.
Jeśli chcesz wywołać metodę Vertex AI Gemini API lub Imagen API bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej, a nie po stronie serwera, możesz użyć pakietu SDK Vertex AI in Firebase. Te pakiety SDK klienta zostały stworzone specjalnie do stosowania w aplikacjach mobilnych i internetowych. Zapewniają opcje zabezpieczeń przed nieautoryzowanymi klientami oraz integrację z innymi usługami Firebase.
Dzięki tym klientom SDK możesz dodać do aplikacji personalizację AI, stworzyć czat z AI, tworzyć automatyzacje i optymalizacje oparte na AI oraz wiele więcej.
Chcesz rozpocząć? Wybierz platformę:
Jeśli szukasz sposobów na dostęp do modeli Gemini lub Imagen po stronie serwera (np. w Pythonie, Node.js lub Go), zapoznaj się z pakietami Vertex AI SDK po stronie serwera (Firebase Genkit) lub Firebase Extensions (Gemini API).
Najważniejsze funkcje
| Dane wejściowe w formie multimodalnej i języka naturalnego |
Modele Gemini są multimodalne, więc prompty wysyłane do Gemini API mogą zawierać tekst, obrazy, pliki PDF, filmy i dźwięk.
Zarówno model Gemini, jak i Imagen może być wywoływany za pomocą języka naturalnego. |
| Rosnący zestaw funkcji | Za pomocą pakietów SDK możesz wywoływać funkcje Gemini API lub Imagen API bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej, aby tworzyć funkcje czatu z AI, generować obrazy, wywoływać funkcje (narzędzia) itp. |
| Bezpieczeństwo i zapobieganie nadużyciom w przypadku aplikacji produkcyjnych |
Użyj Firebase App Check, aby chronić interfejsy API, które uzyskują dostęp do modeli Gemini i Imagen, przed nadużyciami przez nieautoryzowanych klientów.
Vertex AI in Firebase ma też limity szybkości na użytkownika domyślnie, a te limity szybkości na użytkownika można w pełni konfigurować. |
| Solidna infrastruktura | Korzystaj z skalowalnej infrastruktury stworzonej z myślą o użytkowaniu w aplikacji mobilnej i internetowej, np. zarządzanie plikami za pomocą Cloud Storage for Firebase, zarządzanie danymi uporządkowanymi za pomocą usług bazy danych Firebase (np. Cloud Firestore) czy dynamiczne ustawianie konfiguracji w czasie wykonywania za pomocą Firebase Remote Config. |
Jak to działa?
Pakiety SDK Vertex AI in Firebase umożliwiają wywoływanie funkcji Vertex AI Gemini API i Imagen API bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej, co eliminuje konieczność konfigurowania backendu.
Dowiedz się więcej o Gemini API, który zapewnia dostęp do Geminimodeli.Vertex AI
Ścieżka implementacji
| Łączenie aplikacji z Firebase | Zarejestruj aplikację w projekcie Firebase, a potem dodaj do niej konfigurację Firebase. | |
| Instalowanie pakietu SDK i jego inicjowanie | Zainstaluj pakiet SDK Vertex AI in Firebase odpowiedni dla platformy aplikacji, a następnie zainicjuj w aplikacji usługę Vertex AI i model generatywny. | |
| Wysyłanie promptów do modeli Gemini i Imagen | Używaj pakietów SDK, aby wysyłać prompty tylko z tekstem lub multimodalne do modelu Gemini w celu generowania tekstu, kodu oraz (wkrótce!) obrazów i dźwięku.
Możesz też poprosić model Imagen o wygenerowanie obrazów.
Używaj bardziej złożonych wywołań do tworzenia doświadczeń z czatu lub używaj wyzwań funkcji. |
|
| Przygotowanie do wdrożenia wersji produkcyjnej | Wdrożenie ważnych integracji z aplikacją mobilną i internetową, takich jak: ochrona interfejsu API przed nadużyciami za pomocą Firebase App Check oraz dodawanie dużych plików do żądań za pomocą adresów URL Cloud Storage for Firebase. |
Dalsze kroki
Pierwsze kroki z dostępem do modelu z aplikacji mobilnej lub internetowej
Konfiguracja iOS+ Konfiguracja Androida Konfiguracja witryny Konfiguracja Fluttera
Eksperymentowanie z promptami
Otwórz stronę Vertex AI Studio