Firebase AI Logic וערכות ה-SDK ללקוחות נקראו בעבר Vertex AI in Firebase. כדי לשקף טוב יותר את השירותים והתכונות המורחבים שלנו (לדוגמה, עכשיו אנחנו תומכים ב-Gemini Developer API!), שינינו את השם של השירותים שלנו ואת האריזה שלהם ל-Firebase AI Logic.
כדי לגשת בצורה מאובטחת למודלים של AI גנרטיבי מבית Google ישירות מאפליקציות לנייד או לאינטרנט, אפשר לבחור עכשיו ספק של Gemini API – Vertex AI Gemini API שזמין כבר זמן רב או Gemini Developer API. המשמעות היא שעכשיו יש לכם אפשרות להשתמש ב-Gemini Developer API, שמספק רמה ללא עלות עם מכסות והגבלות סבירות על קצב יצירת הבקשות.
סקירה כללית של השלבים להעברה אל ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic
שלב 1: בוחרים את ספק Gemini API שהכי מתאים לאפליקציה ולתרחישי השימוש שלכם.
שלב 2: מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים.
שלב 3: מעדכנים את הספרייה שבה נעשה שימוש באפליקציה.
שלב 4: מעדכנים את ההפעלה באפליקציה.
שלב 5: מעדכנים את הקוד בהתאם לתכונות שבהן אתם משתמשים.
שלב 1: בחירת הספק הטוב ביותר של Gemini API לאפליקציה שלכם
במסגרת ההעברה הזו, תוכלו לבחור ספק של Gemini API:
בגרסאות הקודמות של ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase אפשר היה להשתמש רק ב-Vertex AI Gemini API.
ערכות ה-SDK החדשות של Firebase AI Logic מאפשרות לכם לבחור את ספק ה-Gemini API שאתם רוצים להתקשר אליו ישירות מהאפליקציה לנייד או מהאפליקציה לאינטרנט – Gemini Developer API או Vertex AI Gemini API.
חשוב לעיין בהבדלים בין שני ספקי Gemini API, במיוחד מבחינת התכונות הנתמכות, התמחור ומגבלות הקצב. לדוגמה, Gemini Developer API לא תומך באספקת קבצים באמצעות כתובות URL של Cloud Storage, אבל הוא יכול להיות בחירה טובה אם אתם רוצים ליהנות מהתוכנית שלו ללא עלות וממכסת השימוש הסבירה.
שלב 2: הפעלת ממשקי ה-API הנדרשים
כדי להשתמש בספק הנבחר Gemini API, צריך לוודא שכל ממשקי ה-API הנדרשים מופעלים בפרויקט Firebase.
שימו לב שאפשר להפעיל בפרויקט את שני ספקי ה-API בו-זמנית.
נכנסים אל Firebase המסוף ובוחרים את הפרויקט ב-Firebase.
במסוף Firebase, עוברים לדף Firebase AI Logic.
לוחצים על Get started (תחילת העבודה) כדי להפעיל תהליך עבודה מודרך שיעזור לכם להגדיר את ממשקי ה-API והמשאבים הנדרשים לפרויקט.
בוחרים את ספק Gemini API שרוצים להשתמש בו עם ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic. תמיד אפשר להגדיר ולהשתמש בספק API אחר מאוחר יותר, אם רוצים.
Gemini Developer API — חיוב אופציונלי (זמין בתוכנית התמחור Spark ללא עלות)
. תהליך העבודה במסוף יאפשר את ממשקי ה-API הנדרשים וייצור מפתח API Gemini בפרויקט.
אל תוסיפו את Geminiמפתח ה-API הזה לבסיס הקוד של האפליקציה. מידע נוסףVertex AI Gemini API — נדרש חיוב (נדרשת תוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש)
. תהליך העבודה במסוף יאפשר את ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט.
כדי לעדכן את הספרייה ואת ההפעלה באפליקציה, צריך להמשיך לקרוא את מדריך ההעברה הזה.
שלב 3: מעדכנים את הספרייה שבה נעשה שימוש באפליקציה
צריך לעדכן את בסיס הקוד של האפליקציה כדי להשתמש בספרייה Firebase AI Logic.
Swift
ב-Xcode, כשהפרויקט של האפליקציה פתוח, מעדכנים את חבילת Firebase לגרסה 11.13.0 ואילך באמצעות אחת מהאפשרויות הבאות:
אפשרות 1: עדכון כל החבילות: עוברים אל File > Packages > Update to Latest Package Versions (קובץ > חבילות > עדכון לגרסאות החבילה האחרונות).
אפשרות 2: עדכון Firebase בנפרד: עוברים לחבילת Firebase בקטע Package Dependencies (תלות בחבילות). לוחצים לחיצה ימנית על חבילת Firebase ובוחרים באפשרות Update Package (עדכון החבילה).
מוודאים שחבילת Firebase מופיעה עכשיו בגרסה 11.13.0 ואילך. אם לא, צריך לוודא שדרישות החבילה שצוינו מאפשרות עדכון לגרסה v11.13.0 ואילך.
בוחרים את יעד האפליקציה בכלי לעריכת פרויקטים ועוברים לקטע Frameworks, Libraries, and Embedded Content (מסגרות, ספריות ותוכן מוטמע).
מוסיפים את הספרייה החדשה: לוחצים על הלחצן + ואז מוסיפים את FirebaseAI מהחבילה של Firebase.
אחרי שמסיימים להעביר את האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה), חשוב להסיר את הספרייה הישנה:
בוחרים באפשרות FirebaseVertexAI-Preview, ואז לוחצים על הלחצן —.
Kotlin
בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל
<project>/<app-module>/build.gradle.ktsאו<project>/<app-module>/build.gradle), מחליפים את יחסי התלות הישנים (אם יש) בקוד הבא.הערה: יכול להיות שיהיה קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה) לפני מחיקת התלות הישנה.
// BEFORE dependencies {
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-betaXX")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.3.0")) // Add the dependency for the Firebase AI Logic library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-ai") }מסנכרנים את פרויקט Android עם קובצי Gradle.
שימו לב: אם אתם בוחרים לא להשתמש ב-Firebase Android BoM, אתם צריכים רק להוסיף את התלות בספרייה firebase-ai ולאשר את הגרסה האחרונה שמוצעת על ידי Android Studio.
Java
בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל
<project>/<app-module>/build.gradle.ktsאו<project>/<app-module>/build.gradle), מחליפים את יחסי התלות הישנים (אם יש) בקוד הבא.הערה: יכול להיות שיהיה קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה) לפני מחיקת התלות הישנה.
// BEFORE dependencies {
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.0-betaXX")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.3.0")) // Add the dependency for the Firebase AI Logic library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-ai") }מסנכרנים את פרויקט Android עם קובצי Gradle.
שימו לב: אם אתם בוחרים לא להשתמש ב-Firebase Android BoM, אתם צריכים רק להוסיף את התלות בספרייה firebase-ai ולאשר את הגרסה האחרונה שמוצעת על ידי Android Studio.
Web
כדי לקבל את הגרסה העדכנית ביותר של Firebase JS SDK לאתרים באמצעות npm:
npm i firebase@latest
או
yarn add firebase@latest
בכל מקום שבו ייבאתם את הספרייה, צריך לעדכן את הצהרות הייבוא כדי להשתמש ב-
firebase/aiבמקום זאת.הערה: יכול להיות שיהיה לכם קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את הקטעים הבאים במדריך הזה) לפני שתמחקו את הייבוא הישן.
// BEFORE import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";// AFTER import { initializeApp } from "firebase/app"; import { getAI, getGenerativeModel } from "firebase/ai";
Dart
כדי לעדכן את השימוש בחבילה
firebase_aiבקובץpubspec.yaml, מריצים את הפקודה הבאה מתוך ספריית הפרויקט של Flutter:flutter pub add firebase_ai
בונים מחדש את פרויקט Flutter:
flutter run
אחרי שמסיימים להעביר את האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה), חשוב למחוק את החבילה הישנה:
flutter pub remove firebase_vertexai
Unity
התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-"Vertex AI in Firebase".
שלב 4: עדכון ההפעלה באפליקציה
|
לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק. |
מעדכנים את אופן ההפעלה של השירות עבור ספק ה-API שבחרתם ויוצרים מופע GenerativeModel.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash")
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } 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 `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');
Unity
התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-'Vertex AI in Firebase'.
הערה: יכול להיות שלא תמיד תיצרו מופע של GenerativeModel, בהתאם ליכולת שבה אתם משתמשים.
- כדי לגשת למודל Imagen, צריך ליצור מופע
ImagenModel.
שלב 5: מעדכנים את הקוד בהתאם לתכונות שבהן אתם משתמשים
בשלב הזה מתוארים שינויים שאולי יהיה צורך לבצע בהתאם לתכונות שבהן אתם משתמשים.
אם אתם משתמשים בכתובות URL של Cloud Storage ועברתם לשימוש ב-Gemini Developer API בהעברה הזו, אתם צריכים לעדכן את הבקשות הרב-מודאליות שלכם כדי לכלול קבצים כנתונים מוטבעים (או להשתמש בכתובות URL של סרטונים ב-YouTube).
הכנסנו כמה שינויים בגרסאות GA של ערכות ה-SDK Vertex AI in Firebase. אותם שינויים נדרשים לשימוש בערכות ה-SDK של Firebase AI Logic. כדאי לעיין ברשימות הבאות כדי לראות אם יש שינויים שצריך לבצע בקוד כדי להתאים אותו ל-SDK של Firebase AI Logic.
חובה לכל השפות והפלטפורמות
קריאה לפונקציות
אם הטמעתם את התכונה הזו לפני ההשקה הרשמית, תצטרכו לעדכן את האופן שבו אתם מגדירים את הסכימה. מומלץ לעיין במדריך המעודכן להפעלת פונקציות כדי ללמוד איך לכתוב את הצהרות הפונקציות.יצירת פלט מובנה (כמו JSON) באמצעות
responseSchema
אם הטמעתם את התכונה הזו לפני ההשקה של GA, תצטרכו לעדכן את הגדרת הסכימה. מומלץ לעיין במדריך החדש ליצירת פלט מובנה כדי ללמוד איך לכתוב סכימות JSON.פסק זמן
- הזמן הקצוב לתפוגה של בקשות שונה ל-180 שניות.
חובה בהתאם לפלטפורמה או לשפה
Swift
Enumerations
החלפנו את רוב הסוגים של
enumב-structעם משתנים סטטיים. השינוי הזה מאפשר גמישות רבה יותר בפיתוח ה-API באופן שתואם לאחור. כשמשתמשים בהצהרותswitch, צריך עכשיו לכלול מקרהdefault:כדי לכסות ערכים לא ידועים או לא מטופלים, כולל ערכים חדשים שיתווספו ל-SDK בעתיד.השם של ספירת הערכים
BlockThresholdהשתנה ל-HarmBlockThreshold. הסוג הזה הוא עכשיוstruct.הסרנו את המקרים
unknownו-unspecifiedמהספירות הבאות (עכשיוstruct):HarmCategory,HarmBlockThreshold,HarmProbability,BlockReasonו-FinishReason.ההגדרה
ModelContent.Partהוחלפה בפרוטוקול בשםPartכדי לאפשר הוספה של סוגים חדשים באופן שתואם לאחור. השינוי הזה מתואר בפירוט בקטע חלקי תוכן.
חלקי תוכן
הוסר הפרוטוקול
ThrowingPartsRepresentable, והפונקציות לאתחול שלModelContentפושטו כדי למנוע שגיאות קומפילציה מדי פעם. אם התמונות לא מקודדות בצורה תקינה, עדיין יוצגו שגיאות כשמשתמשים בהן ב-generateContent.החלפנו את המקרים של
ModelContent.Partבסוגים הבאים שלstructבהתאם לפרוטוקולPart:.textעדTextPart.dataעדInlineDataPart.fileDataעדFileDataPart.functionCallעדFunctionCallPart.functionResponseעדFunctionResponsePart
קטגוריית הנזק
- השדה
HarmCategoryלא מקונן יותר בסוגSafetySetting. אם אתם מתייחסים אליו כאלSafetySetting.HarmCategory, אפשר להחליף את זה ב-HarmCategory.
- השדה
משוב בנושא בטיחות
- הסרנו את הסוג
SafetyFeedbackכי הוא לא היה בשימוש באף אחת מהתשובות.
- הסרנו את הסוג
מטא-נתונים של ציטוטים
- השם של הנכס
citationSourcesשונה ל-citationsב-CitationMetadata.
- השם של הנכס
סך התווים לחיוב
- המאפיין
totalBillableCharactersב-CountTokensResponseהשתנה לאופציונלי כדי לשקף מצבים שבהם לא נשלחים תווים.
- המאפיין
תגובת המועמד
- שם המדד
CandidateResponseשונה ל-Candidateכדי להתאים לפלטפורמות אחרות.
- שם המדד
הגדרות ליצירת תמונות
- המאפיינים הציבוריים של
GenerationConfigהשתנו ל-internal. כולם נשארים ניתנים להגדרה בקובץ האתחול.
- המאפיינים הציבוריים של
Kotlin
Enumerations
החלפנו את
enumclasses ואתsealedclasses בכיתות רגילות. השינוי הזה מאפשר גמישות רבה יותר בפיתוח ה-API באופן שתהיה תאימות לאחור.השם של הספירה
BlockThresholdשונה ל-HarmBlockThreshold.הוסרו ערכים מהספירות הבאות:
HarmBlockThreshold,HarmProbability,HarmSeverity,BlockReasonו-FinishReason.
Blob methods
- שינינו את השם של כל ה-methods שכללו את
Blobכחלק מהשם שלהם, כך שישתמשו ב-InlineDataבמקום זאת.
- שינינו את השם של כל ה-methods שכללו את
הגדרות בטיחות
- השדה
methodשונה כך שניתן להזין בו ערך null.
- השדה
משך הזמן
- הסרנו את כל השימושים במחלקה
Durationשל Kotlin והחלפנו אותה ב-long. השינוי הזה מאפשר יכולת פעולה הדדית טובה יותר עם Java.
- הסרנו את כל השימושים במחלקה
מטא-נתונים של ציטוטים
- העברנו את כל השדות שהוגדרו קודם ב-
CitationMetadataלמחלקה חדשה בשםCitation. אפשר למצוא את הציטוטים ברשימה שנקראתcitationsב-CitationMetadata. השינוי הזה מאפשר התאמה טובה יותר בין סוגי הפלטפורמות.
- העברנו את כל השדות שהוגדרו קודם ב-
ספירת טוקנים
- השדה
totalBillableCharactersשונה כך שניתן להזין בו ערך null.
- השדה
סך התווים לחיוב
- המאפיין
totalBillableCharactersב-CountTokensResponseהשתנה לאופציונלי כדי לשקף מצבים שבהם לא נשלחים תווים.
- המאפיין
הפעלת מודל
- העברנו את הפרמטר
requestOptionsלסוף רשימת הפרמטרים כדי להתאים אותו לפלטפורמות אחרות.
- העברנו את הפרמטר
Live API
הערך
UNSPECIFIEDהוסר מהמחלקת enumResponseModality. במקום זאת, צריך להשתמש ב-null.השם של
LiveGenerationConfig.setResponseModalitiesשונה ל-LiveGenerationConfig.setResponseModality.הוסר המחלקה
LiveContentResponse.Status, ובמקומה שדות הסטטוס מוטמעים כמאפיינים שלLiveContentResponse.הוסר המחלקה
LiveContentResponse, ובמקומה סופקו מחלקות משנה שלLiveServerMessageשתואמות לתשובות מהמודל.הפונקציה
LiveModelFutures.connectשונתה כך שתחזירListenableFuture<LiveSessionFutures>במקוםListenableFuture<LiveSession>.
Java
Enumerations
החלפנו את
enumclasses ואתsealedclasses בכיתות רגילות. השינוי הזה מאפשר גמישות רבה יותר בפיתוח ה-API באופן שתהיה תאימות לאחור.השם של הספירה
BlockThresholdשונה ל-HarmBlockThreshold.הוסרו ערכים מהספירות הבאות:
HarmBlockThreshold,HarmProbability,HarmSeverity,BlockReasonו-FinishReason.
Blob methods
- שינינו את השם של כל ה-methods שכללו את
Blobכחלק מהשם שלהם, כך שישתמשו ב-InlineDataבמקום זאת.
- שינינו את השם של כל ה-methods שכללו את
הגדרות בטיחות
- השדה
methodשונה כך שניתן להזין בו ערך null.
- השדה
משך הזמן
- הסרנו את כל השימושים במחלקה
Durationשל Kotlin והחלפנו אותה ב-long. השינוי הזה מאפשר יכולת פעולה הדדית טובה יותר עם Java.
- הסרנו את כל השימושים במחלקה
מטא-נתונים של ציטוטים
- העברנו את כל השדות שהוגדרו קודם ב-
CitationMetadataלמחלקה חדשה בשםCitation. אפשר למצוא את הציטוטים ברשימה שנקראתcitationsב-CitationMetadata. השינוי הזה מאפשר התאמה טובה יותר בין סוגי הפלטפורמות.
- העברנו את כל השדות שהוגדרו קודם ב-
ספירת טוקנים
- השדה
totalBillableCharactersשונה כך שניתן להזין בו ערך null.
- השדה
סך התווים לחיוב
- המאפיין
totalBillableCharactersב-CountTokensResponseהשתנה לאופציונלי כדי לשקף מצבים שבהם לא נשלחים תווים.
- המאפיין
הפעלת מודל
- העברנו את הפרמטר
requestOptionsלסוף רשימת הפרמטרים כדי להתאים אותו לפלטפורמות אחרות.
- העברנו את הפרמטר
Live API
הערך
UNSPECIFIEDהוסר מהמחלקת enumResponseModality. במקום זאת, צריך להשתמש ב-null.השם של
LiveGenerationConfig.setResponseModalitiesשונה ל-LiveGenerationConfig.setResponseModality.הוסר המחלקה
LiveContentResponse.Status, ובמקומה שדות הסטטוס מוטמעים כמאפיינים שלLiveContentResponse.הוסר המחלקה
LiveContentResponse, ובמקומה סופקו מחלקות משנה שלLiveServerMessageשתואמות לתשובות מהמודל.הפונקציה
LiveModelFutures.connectשונתה כך שתחזירListenableFuture<LiveSessionFutures>במקוםListenableFuture<LiveSession>.
בוצע שינוי בשיטות שונות של Java builder כך שעכשיו הן מחזירות את המופע של המחלקה שלהן בצורה נכונה, במקום
void.
Web
Enumerations
- הוסרו ערכים מהמספורים הבאים:
HarmCategory,BlockThreshold,HarmProbability,HarmSeverity,BlockReasonו-FinishReason.
- הוסרו ערכים מהמספורים הבאים:
סיבת החסימה
- השדה
blockReasonב-PromptFeedbackהשתנה לאופציונלי.
- השדה
השינויים נדרשים רק אם אתם מתחילים להשתמש ב-Gemini Developer API (במקום ב-Vertex AI Gemini API):
הגדרות בטיחות
- הוסרו מקרים של שימוש ב-
SafetySetting.methodשלא נתמך.
- הוסרו מקרים של שימוש ב-
נתונים מוטבעים
- הוסרו מקרים של שימוש ב-
InlineDataPart.videoMetadataשלא נתמך.
- הוסרו מקרים של שימוש ב-
Dart
Enumerations
- הוסרו ערכים מהמספורים הבאים:
HarmCategory,HarmProbability,BlockReasonו-FinishReason.
- הוסרו ערכים מהמספורים הבאים:
חלק מהנתונים
- שינינו את השם של
DataPartל-InlineDataPart, ואת הפונקציהstaticdataל-inlineDataכדי להתאים לפלטפורמות אחרות.
- שינינו את השם של
אפשרויות הבקשה
- הוסר
RequestOptionsכיtimeoutלא היה פונקציונלי. האפשרות הזו תתווסף מחדש בעתיד הקרוב, אבל היא תועבר לסוגGenerativeModelכדי להתאים לפלטפורמות אחרות.
- הוסר
הפסקת רצפים
- הפרמטר
stopSequencesב-GenerationConfigהשתנה כך שהוא אופציונלי, וערך ברירת המחדל שלו הואnullבמקום מערך ריק.
- הפרמטר
ציטוטים
- השם של הנכס
citationSourcesשונה ל-citationsב-CitationMetadata. הסוגCitationSourceקיבל את השםCitationכדי להתאים לפלטפורמות אחרות.
- השם של הנכס
סוגים, שיטות ומאפיינים ציבוריים מיותרים
- הסרנו את הסוגים, השיטות והמאפיינים הבאים שנחשפו בטעות:
defaultTimeout,CountTokensResponseFields,parseCountTokensResponse,parseEmbedContentResponse,parseGenerateContentResponse,parseContent,BatchEmbedContentsResponse,ContentEmbedding,EmbedContentRequestו-EmbedContentResponse.
- הסרנו את הסוגים, השיטות והמאפיינים הבאים שנחשפו בטעות:
ספירת טוקנים
- הוסרו שדות מיותרים מהפונקציה
countTokensשכבר לא נחוצים. צריך רקcontents.
- הוסרו שדות מיותרים מהפונקציה
הפעלת מודל
- העברנו את הפרמטר
systemInstructionלסוף רשימת הפרמטרים כדי להתאים לפלטפורמות אחרות.
- העברנו את הפרמטר
פונקציונליות של הטמעה
- הוסרה מהמודל פונקציונליות של הטמעה שלא נתמכת (
embedContentו-batchEmbedContents).
- הוסרה מהמודל פונקציונליות של הטמעה שלא נתמכת (
Unity
התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-"Vertex AI in Firebase".
שגיאות אפשריות שקשורות להעברה
במהלך המעבר לשימוש בגרסת ה-GA של Firebase AI Logic, יכול להיות שתיתקלו בשגיאות אם לא השלמתם את כל השינויים הנדרשים כפי שמתואר במדריך הזה למעבר.
שגיאה 403: Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
אם קיבלתם שגיאת 403 עם הכיתוב
Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.,
בדרך כלל המשמעות היא שלמפתח Firebase API בקובץ ההגדרות או באובייקט של Firebase אין API נדרש ברשימת ההיתרים שלו למוצר שבו אתם מנסים להשתמש.
מוודאים שכל ממשקי ה-API הנדרשים כלולים ברשימת ההיתרים של 'הגבלות על API' במפתח ה-API של Firebase שבו האפליקציה משתמשת. כדי להשתמש ב-Firebase AI Logic, מפתח Firebase API צריך לכלול לפחות את API Firebase AI Logicברשימת ההיתרים שלו. הממשק הזה אמור להתווסף אוטומטית לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API כשהפעלתם את ממשקי ה-API הנדרשים במסוף Firebase.
אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.
רוצה לתת משוב על חוויית השימוש ב-Firebase AI Logic?