Funzionalità dell'API Live


Questa pagina descrive le funzionalità di Live API quando lo utilizzi tramite Firebase AI Logic, tra cui:

Puoi anche personalizzare l'implementazione utilizzando varie opzioni di configurazione, come l'aggiunta della trascrizione o l'impostazione della voce di risposta.


Modalità di input

Questa sezione descrive come inviare vari tipi di input a un modello Live API. I modelli audio nativi richiedono sempre un input audio (insieme a modalità di input di testo o video aggiuntive facoltative) e rispondono sempre con un output audio.

Riproduci in streaming l'input audio

Fai clic sul tuo fornitore Gemini API per visualizzare i contenuti e il codice specifici del fornitore in questa pagina.

La funzionalità più comune di Live API è lo streaming audio bidirezionale, ovvero lo streaming in tempo reale sia dell'input che dell'output audio.

Live API supporta i seguenti formati audio:

  • Formato audio di input:audio PCM a 16 bit non elaborato a 16 kHz little-endian

  • Formato audio di output:audio PCM raw a 16 bit a 24 kHz little-endian

  • Tipi MIME supportati: audio/x-aac, audio/flac, audio/mp3, audio/m4a, audio/mpeg, audio/mpga, audio/mp4, audio/ogg, audio/pcm, audio/wav, audio/webm

Per comunicare la frequenza di campionamento dell'audio di input, imposta il tipo MIME di ogni blob contenente audio su un valore come audio/pcm;rate=16000.

Swift

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su audio.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [.audio]
  )
)

do {
  let session = try await liveModel.connect()

  // Load the audio file, or tap a microphone
  guard let audioFile = NSDataAsset(name: "audio.pcm") else {
    fatalError("Failed to load audio file")
  }

  // Provide the audio data
  await session.sendAudioRealtime(audioFile.data)

  var outputText = ""
  for try await message in session.responses {
    if case let .content(content) = message.payload {
      content.modelTurn?.parts.forEach { part in
        if let part = part as? InlineDataPart, part.mimeType.starts(with: "audio/pcm") {
          // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
          playAudio(part.data)
        }
      }
      // Optional: if you don't require to send more requests.
      if content.isTurnComplete {
        await session.close()
      }
    }
  }
} catch {
  fatalError(error.localizedDescription)
}

Kotlin

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su AUDIO.


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to respond with audio
    generationConfig = liveGenerationConfig {
        responseModality = ResponseModality.AUDIO
   }
)

val session = liveModel.connect()

// This is the recommended approach.
// However, you can create your own recorder and handle the stream.
session.startAudioConversation()

Java

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su AUDIO.


ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
        "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
        // Configure the model to respond with audio
        new LiveGenerationConfig.Builder()
                .setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
                .build()
);
LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);

ListenableFuture<LiveSession> sessionFuture =  liveModel.connect();

Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback<LiveSession>() {
    @Override
    public void onSuccess(LiveSession ses) {
	 LiveSessionFutures session = LiveSessionFutures.from(ses);
        session.startAudioConversation();
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle exceptions
    }
}, executor);

Web

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveGenerativeModel e imposta la modalità di risposta su AUDIO.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getLiveGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `LiveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  },
});

const session = await liveModel.connect();

// Start the audio conversation
const audioConversationController = await startAudioConversation(session);

// ... Later, to stop the audio conversation
// await audioConversationController.stop()

Dart

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveGenerativeModel e imposta la modalità di risposta su audio.


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
import 'package:your_audio_recorder_package/your_audio_recorder_package.dart';

late LiveModelSession _session;
final _audioRecorder = YourAudioRecorder();

await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
  // Configure the model to respond with audio
  liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  ),
);

_session = await liveModel.connect();

final audioRecordStream = _audioRecorder.startRecordingStream();
// Map the Uint8List stream to InlineDataPart stream
final mediaChunkStream = audioRecordStream.map((data) {
  return InlineDataPart('audio/pcm', data);
});
await _session.startMediaStream(mediaChunkStream);

// In a separate thread, receive the audio response from the model
await for (final message in _session.receive()) {
   // Process the received message
}

Unity

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su Audio.


using Firebase;
using Firebase.AI;

async Task SendTextReceiveAudio() {
  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  // Create a `LiveModel` instance with a model that supports the Live API
  var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
      modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
      // Configure the model to respond with audio
      liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
          responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio })
    );

  LiveSession session = await liveModel.ConnectAsync();

  // Start a coroutine to send audio from the Microphone
  var recordingCoroutine = StartCoroutine(SendAudio(session));

  // Start receiving the response
  await ReceiveAudio(session);
}

IEnumerator SendAudio(LiveSession liveSession) {
  string microphoneDeviceName = null;
  int recordingFrequency = 16000;
  int recordingBufferSeconds = 2;

  var recordingClip = Microphone.Start(microphoneDeviceName, true,
                                       recordingBufferSeconds, recordingFrequency);

  int lastSamplePosition = 0;
  while (true) {
    if (!Microphone.IsRecording(microphoneDeviceName)) {
      yield break;
    }

    int currentSamplePosition = Microphone.GetPosition(microphoneDeviceName);

    if (currentSamplePosition != lastSamplePosition) {
      // The Microphone uses a circular buffer, so we need to check if the
      // current position wrapped around to the beginning, and handle it
      // accordingly.
      int sampleCount;
      if (currentSamplePosition > lastSamplePosition) {
        sampleCount = currentSamplePosition - lastSamplePosition;
      } else {
        sampleCount = recordingClip.samples - lastSamplePosition + currentSamplePosition;
      }

      if (sampleCount > 0) {
        // Get the audio chunk
        float[] samples = new float[sampleCount];
        recordingClip.GetData(samples, lastSamplePosition);

        // Send the data, discarding the resulting Task to avoid the warning
        _ = liveSession.SendAudioAsync(samples);

        lastSamplePosition = currentSamplePosition;
      }
    }

    // Wait for a short delay before reading the next sample from the Microphone
    const float MicrophoneReadDelay = 0.5f;
    yield return new WaitForSeconds(MicrophoneReadDelay);
  }
}

Queue audioBuffer = new();

async Task ReceiveAudio(LiveSession liveSession) {
  int sampleRate = 24000;
  int channelCount = 1;

  // Create a looping AudioClip to fill with the received audio data
  int bufferSamples = (int)(sampleRate * channelCount);
  AudioClip clip = AudioClip.Create("StreamingPCM", bufferSamples, channelCount,
                                    sampleRate, true, OnAudioRead);

  // Attach the clip to an AudioSource and start playing it
  AudioSource audioSource = GetComponent();
  audioSource.clip = clip;
  audioSource.loop = true;
  audioSource.Play();

  // Start receiving the response
  await foreach (var message in liveSession.ReceiveAsync()) {
    // Process the received message
    foreach (float[] pcmData in message.AudioAsFloat) {
      lock (audioBuffer) {
        foreach (float sample in pcmData) {
          audioBuffer.Enqueue(sample);
        }
      }
    }
  }
}

// This method is called by the AudioClip to load audio data.
private void OnAudioRead(float[] data) {
  int samplesToProvide = data.Length;
  int samplesProvided = 0;

  lock(audioBuffer) {
    while (samplesProvided < samplesToProvide && audioBuffer.Count > 0) {
      data[samplesProvided] = audioBuffer.Dequeue();
      samplesProvided++;
    }
  }

  while (samplesProvided < samplesToProvide) {
    data[samplesProvided] = 0.0f;
    samplesProvided++;
  }
}

Stream text + audio input

Fai clic sul tuo fornitore Gemini API per visualizzare i contenuti e il codice specifici del fornitore in questa pagina.

Se necessario, puoi inviare input di testo insieme all'input audio e ricevere output audio in streaming.

Swift

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su audio.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [.audio]
  )
)

do {
  let session = try await liveModel.connect()

  // Provide a text prompt
  let text = "tell a short story"

  await session.sendTextRealtime(text)

  var outputText = ""
  for try await message in session.responses {
    if case let .content(content) = message.payload {
      content.modelTurn?.parts.forEach { part in
        if let part = part as? InlineDataPart, part.mimeType.starts(with: "audio/pcm") {
          // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
          playAudio(part.data)
        }
      }
      // Optional: if you don't require to send more requests.
      if content.isTurnComplete {
        await session.close()
      }
    }
  }
} catch {
  fatalError(error.localizedDescription)
}

Kotlin

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su AUDIO.


// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to respond with audio
    generationConfig = liveGenerationConfig {
        responseModality = ResponseModality.AUDIO
   }
)

val session = liveModel.connect()

// Provide a text prompt
val text = "tell a short story"

session.send(text)

session.receive().collect {
    if(it.turnComplete) {
        // Optional: if you don't require to send more requests.
        session.stopReceiving();
    }
    // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
    playAudio(it.data)
}

Java

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su AUDIO.


ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
        "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
        // Configure the model to respond with text
        new LiveGenerationConfig.Builder()
                .setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
                .build()
);
LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(lm);
ListenableFuture<LiveSession> sessionFuture =  model.connect();
class LiveContentResponseSubscriber implements Subscriber<LiveContentResponse> {
    @Override
    public void onSubscribe(Subscription s) {
        s.request(Long.MAX_VALUE); // Request an unlimited number of items
    }
    @Override
    public void onNext(LiveContentResponse liveContentResponse) {
        // Handle 16bit pcm audio data at 24khz
	liveContentResponse.getData();
    }
    @Override
    public void onError(Throwable t) {
        System.err.println("Error: " + t.getMessage());
    }
    @Override
    public void onComplete() {
        System.out.println("Done receiving messages!");
    }
}
Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback<LiveSession>() {
    @Override
    public void onSuccess(LiveSession ses) {
	 LiveSessionFutures session = LiveSessionFutures.from(ses);
        // Provide a text prompt
        String text = "tell me a short story?";
        session.send(text);
        Publisher<LiveContentResponse> publisher = session.receive();
        publisher.subscribe(new LiveContentResponseSubscriber());
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle exceptions
    }
}, executor);

Web

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveGenerativeModel e imposta la modalità di risposta su AUDIO.


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getLiveGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `LiveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to respond with audio
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  },
});

const session = await liveModel.connect();

// Provide a text prompt
const prompt = "tell a short story";
session.send(prompt);

// Handle the model's audio output
const messages = session.receive();
for await (const message of messages) {
  switch (message.type) {
    case "serverContent":
      if (message.turnComplete) {
        // TODO(developer): Handle turn completion
      } else if (message.interrupted) {
        // TODO(developer): Handle the interruption
        break;
      } else if (message.modelTurn) {
        const parts = message.modelTurn?.parts;
        parts?.forEach((part) => {
          if (part.inlineData) {
            // TODO(developer): Play the audio chunk
          }
        });
      }
      break;
    case "toolCall":
      // Ignore
    case "toolCallCancellation":
      // Ignore
  }
}

Dart

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveGenerativeModel e imposta la modalità di risposta su audio.


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
import 'dart:async';
import 'dart:typed_data';

late LiveModelSession _session;

Future<Stream<Uint8List>> textToAudio(String textPrompt) async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();

  await Firebase.initializeApp(
    options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
  );

  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  // Create a `liveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
  final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
    model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
    // Configure the model to respond with audio
    liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
      responseModalities: [ResponseModalities.audio],
    ),
  );

  _session = await liveModel.connect();

  final prompt = Content.text(textPrompt);

  await _session.send(input: prompt);

  return _session.receive().asyncMap((response) async {
    if (response is LiveServerContent && response.modelTurn?.parts != null) {
       for (final part in response.modelTurn!.parts) {
         if (part is InlineDataPart) {
           return part.bytes;
         }
       }
    }
    throw Exception('Audio data not found');
  });
}

Future<void> main() async {
  try {
    final audioStream = await textToAudio('Convert this text to audio.');

    await for (final audioData in audioStream) {
      // Process the audio data (e.g., play it using an audio player package)
      print('Received audio data: ${audioData.length} bytes');
      // Example using flutter_sound (replace with your chosen package):
      // await _flutterSoundPlayer.startPlayer(fromDataBuffer: audioData);
    }
  } catch (e) {
    print('Error: $e');
  }
}

Unity

Per utilizzare Live API, crea un'istanza LiveModel e imposta la modalità di risposta su Audio.


using Firebase;
using Firebase.AI;

async Task SendTextReceiveAudio() {
  // Initialize the Gemini Developer API backend service
  // Create a `LiveModel` instance with a model that supports the Live API
  var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
    modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to respond with audio
    liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
        responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio })
  );

  LiveSession session = await liveModel.ConnectAsync();

  // Provide a text prompt
  var prompt = ModelContent.Text("Convert this text to audio.");
  await session.SendAsync(content: prompt, turnComplete: true);

  // Start receiving the response
  await ReceiveAudio(session);
}

Queue<float> audioBuffer = new();

async Task ReceiveAudio(LiveSession session) {
  int sampleRate = 24000;
  int channelCount = 1;

  // Create a looping AudioClip to fill with the received audio data
  int bufferSamples = (int)(sampleRate * channelCount);
  AudioClip clip = AudioClip.Create("StreamingPCM", bufferSamples, channelCount,
                                    sampleRate, true, OnAudioRead);

  // Attach the clip to an AudioSource and start playing it
  AudioSource audioSource = GetComponent<AudioSource>();
  audioSource.clip = clip;
  audioSource.loop = true;
  audioSource.Play();

  // Start receiving the response
  await foreach (var message in session.ReceiveAsync()) {
    // Process the received message
    foreach (float[] pcmData in message.AudioAsFloat) {
      lock (audioBuffer) {
        foreach (float sample in pcmData) {
          audioBuffer.Enqueue(sample);
        }
      }
    }
  }
}

// This method is called by the AudioClip to load audio data.
private void OnAudioRead(float[] data) {
  int samplesToProvide = data.Length;
  int samplesProvided = 0;

  lock(audioBuffer) {
    while (samplesProvided < samplesToProvide && audioBuffer.Count > 0) {
      data[samplesProvided] = audioBuffer.Dequeue();
      samplesProvided++;
    }
  }

  while (samplesProvided < samplesToProvide) {
    data[samplesProvided] = 0.0f;
    samplesProvided++;
  }
}

Tieni presente che puoi anche inviare testo come aggiornamenti incrementali dei contenuti durante una sessione attiva.

Stream video + audio input

Fornire contenuti video di input fornisce un contesto visivo per l'audio di input.

Live API si aspetta una sequenza di frame immagine discreti e supporta l'input di frame video a 1 frame al secondo (FPS).

  • Input consigliato: risoluzione nativa 768x768 a 1 FPS.

  • Tipi MIME supportati: video/x-flv, video/quicktime, video/mpeg, video/mpegs, video/mpg, video/mp4, video/webm, video/wmv, video/3gpp

Lo streaming di input video e audio è un'implementazione più avanzata, quindi dai un'occhiata a un'app di esempio per scoprire come implementare questa funzionalità: Swift: in arrivo a breve. | Android - app di esempio | Web - in arrivo | Flutter - app di esempio | Unity - in arrivo


Funzionalità avanzate

I modelli Live API supportano le seguenti funzionalità avanzate per gli aggiornamenti a metà sessione:

Aggiungere aggiornamenti incrementali dei contenuti

Puoi aggiungere aggiornamenti incrementali durante una sessione attiva. Utilizza questo parametro per inviare input di testo, stabilire il contesto della sessione o ripristinarlo.

  • Per contesti più lunghi, ti consigliamo di fornire un riepilogo di un singolo messaggio per liberare la finestra contestuale per le interazioni successive.

  • Per i contesti brevi, puoi inviare interazioni passo passo per rappresentare la sequenza esatta di eventi, come lo snippet riportato di seguito.

Swift 

// Define initial turns (history/context).
let turns: [ModelContent] = [
  ModelContent(role: "user", parts: [TextPart("What is the capital of France?")]),
  ModelContent(role: "model", parts: [TextPart("Paris")]),
]

// Send history, keeping the conversational turn OPEN (false).
await session.sendContent(turns, turnComplete: false)

// Define the new user query.
let newTurn: [ModelContent] = [
  ModelContent(role: "user", parts: [TextPart("What is the capital of Germany?")]),
]

// Send the final query, CLOSING the turn (true) to trigger the model response.
await session.sendContent(newTurn, turnComplete: true)

Kotlin 

Not yet supported for Android apps - check back soon!

Java 

Not yet supported for Android apps - check back soon!

Web 

const turns = [{ text: "Hello from the user!" }];

await session.send(
  turns,
  false // turnComplete: false
);

console.log("Sent history. Waiting for next input...");

// Define the new user query.
const newTurn [{ text: "And what is the capital of Germany?" }];

// Send the final query, CLOSING the turn (true) to trigger the model response.
await session.send(
    newTurn,
    true // turnComplete: true
);
console.log("Sent final query. Model response expected now.");

Dart 

// Define initial turns (history/context).
final List turns = [
  Content(
    "user",
    [Part.text("What is the capital of France?")],
  ),
  Content(
    "model",
    [Part.text("Paris")],
  ),
];

// Send history, keeping the conversational turn OPEN (false).
await session.send(
  input: turns,
  turnComplete: false,
);

// Define the new user query.
final List newTurn = [
  Content(
    "user",
    [Part.text("What is the capital of Germany?")],
  ),
];

// Send the final query, CLOSING the turn (true) to trigger the model response.
await session.send(
  input: newTurn,
  turnComplete: true,
);

Unity 

// Define initial turns (history/context).
List turns = new List {
    new ModelContent("user", new ModelContent.TextPart("What is the capital of France?") ),
    new ModelContent("model", new ModelContent.TextPart("Paris") ),
};

// Send history, keeping the conversational turn OPEN (false).
foreach (ModelContent turn in turns)
{
    await session.SendAsync(
        content: turn,
        turnComplete: false
    );
}

// Define the new user query.
ModelContent newTurn = ModelContent.Text("What is the capital of Germany?");

// Send the final query, CLOSING the turn (true) to trigger the model response.
await session.SendAsync(
    content: newTurn,
    turnComplete: true
);

Aggiornare le istruzioni di sistema a metà sessione

Disponibile solo quando utilizzi Vertex AI Gemini API come provider API.

Puoi aggiornare le istruzioni di sistema durante una sessione attiva. Utilizzalo per adattare le risposte del modello, ad esempio per cambiare la lingua della risposta o modificare il tono.

Per aggiornare le istruzioni di sistema a metà sessione, puoi inviare contenuti di testo con il ruolo system. Le istruzioni di sistema aggiornate rimarranno in vigore per il resto della sessione.

Swift 

await session.sendContent(
  [ModelContent(
    role: "system",
    parts: [TextPart("new system instruction")]
  )],
  turnComplete: false
)

Kotlin 

Not yet supported for Android apps - check back soon!

Java 

Not yet supported for Android apps - check back soon!

Web 

Not yet supported for Web apps - check back soon!

Dart 

try {
  await _session.send(
    input: Content(
      'system',
      [Part.text('new system instruction')],
    ),
    turnComplete: false,
  );
} catch (e) {
  print('Failed to update system instructions: $e');
}

Unity 

try
{
    await session.SendAsync(
        content: new ModelContent(
            "system",
            new ModelContent.TextPart("new system instruction")
        ),
        turnComplete: false
    );
}
catch (Exception e)
{
    Debug.LogError($"Failed to update system instructions: {e.Message}");
}


Funzionalità non supportate

  • Funzionalità non ancora supportate da Firebase AI Logic quando utilizzi Live API, ma saranno disponibili a breve.

    • Gestire le interruzioni

    • Gestione delle sessioni, tra cui riprendere una sessione su più connessioni, estendere la durata della sessione o comprimere la finestra contestuale.

    • Disattivare e configurare il rilevamento dell'attività vocale (VAD)

    • Impostazione della risoluzione dei contenuti multimediali di input

    • Aggiunta di una configurazione di pensiero

    • Attivazione del dialogo empatico o dell'audio proattivo

    • Ricezione di UsageMetadata nella risposta

  • Funzionalità non supportate da Firebase AI Logic quando utilizzi Live API, e al momento non sono pianificate.

    • Template di prompt del server

    • Inferenza ibrida o sul dispositivo

    • Monitoraggio AI nella console Firebase


Cos'altro puoi fare?

  • Personalizza l'implementazione utilizzando varie opzioni di configurazione, come l'aggiunta della trascrizione o l'impostazione della voce di risposta.

  • Potenzia l'implementazione dando al modello l'accesso a strumenti come le chiamate di funzione e il grounding con la Ricerca Google. La documentazione ufficiale per l'utilizzo degli strumenti con Live API sarà disponibile a breve.

  • Scopri di più su limiti e specifiche per l'utilizzo di Live API, come durata della sessione, limiti di frequenza, lingue supportate e così via.