Przejście z wersji przedpremierowej pakietów SDK Vertex AI w Firebase na pakiety SDK Firebase AI Logic

Swift

1. W Xcode, po otwarciu projektu aplikacji, zaktualizuj pakiet Firebase do wersji 12.5.0 lub nowszej, korzystając z jednej z tych opcji:

   • Opcja 1. Zaktualizuj wszystkie pakiety: kliknij File (Plik) > Packages (Pakiety) > Update to Latest Package Versions (Zaktualizuj do najnowszych wersji pakietów).

   • Opcja 2. Zaktualizuj Firebase osobno: przejdź do pakietu Firebase w sekcji Package Dependencies (Zależności pakietów). Kliknij prawym przyciskiem myszy pakiet Firebase, a następnie wybierz Update Package (Zaktualizuj pakiet).

2. Sprawdź, czy pakiet Firebase jest teraz w wersji 12.5.0 lub nowszej. Jeśli nie, sprawdź, czy określone wymagania dotyczące pakietu umożliwiają aktualizację do wersji 12.5.0 lub nowszej.

3. W Edytorze projektu wybierz cel aplikacji, a następnie otwórz sekcję Frameworks, Libraries, and Embedded Content (Frameworki, biblioteki i treści osadzone).

4. Dodaj nową bibliotekę: kliknij przycisk +, a następnie dodaj FirebaseAILogic z pakietu Firebase.

5. Po zakończeniu migracji aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) usuń starą bibliotekę:
   Wybierz FirebaseVertexAI-Preview, a następnie naciśnij przycisk –.

Kotlin

1. W pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle <project>/<app-module>/build.gradle.kts lub <project>/<app-module>/build.gradle) zastąp stare zależności (w odpowiednich przypadkach) tymi poniżej.

   Pamiętaj, że łatwiej może być przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) przed usunięciem starej zależności.

   // 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:35.0.0"))
   
     // 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")
   }

2. Zsynchronizuj projekt aplikacji na Androida z plikami Gradle.

Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, wystarczy dodać zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptować najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.

Java

1. W pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle <project>/<app-module>/build.gradle.kts lub <project>/<app-module>/build.gradle) zastąp stare zależności (w odpowiednich przypadkach) tymi poniżej.

   Pamiętaj, że łatwiej może być przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) przed usunięciem starej zależności.

   // 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:35.0.0"))
   
     // 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")
   }

2. Zsynchronizuj projekt aplikacji na Androida z plikami Gradle.

Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, wystarczy dodać zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptować najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.

Web

1. Pobierz najnowszą wersję pakietu Firebase JS SDK dla aplikacji internetowych za pomocą npm:

   npm i firebase@latest

   LUB

   yarn add firebase@latest

2. Wszędzie tam, gdzie zaimportowano bibliotekę, zaktualizuj instrukcje importowania, aby używać firebase/ai.

   Pamiętaj, że przed usunięciem starych importów może być łatwiej przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika).

   // 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

1. Zaktualizuj pakiet firebase_ai w pliku pubspec.yaml, uruchamiając to polecenie w katalogu projektu Flutter:

   flutter pub add firebase_ai

2. Ponownie skompiluj projekt Fluttera:

   flutter run

3. Po zakończeniu migracji aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) usuń stary pakiet:

   flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

Obsługa Unity nie była dostępna od „Vertex AI in Firebase”.

Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu Firebase AI Logic SDK na potrzeby Unity.

Swift

import FirebaseAILogic

// 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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash');

Unity

Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna od „Vertex AI in Firebase”.

Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu SDK Firebase AI Logic w Unity.

Swift

• Wyliczenia

  • Zastąpiono większość typów enum typami struct ze zmiennymi statycznymi. Ta zmiana zapewnia większą elastyczność w rozwijaniu interfejsu API w sposób zgodny wstecznie. Jeśli używasz instrukcji switch, musisz teraz uwzględnić przypadek default:, aby uwzględnić nieznane lub nieobsługiwane wartości, w tym nowe wartości, które zostaną dodane do pakietu SDK w przyszłości.

  • Zmieniono nazwę wyliczenia BlockThreshold na HarmBlockThreshold. Ten typ to teraz struct.

  • Usunięto przypadki unknown i unspecified z tych wyliczeń (obecnie struct): HarmCategory, HarmBlockThreshold, HarmProbability, BlockReason i FinishReason.

  • Zastąpiono wyliczenie ModelContent.Part protokołem o nazwie Part, aby umożliwić dodawanie nowych typów w sposób zapewniający zgodność wsteczną. Ta zmiana jest bardziej szczegółowo opisana w sekcji Części treści.

• Części treści

  • Usunęliśmy protokół ThrowingPartsRepresentable i uprościliśmy inicjatory dla ModelContent, aby uniknąć sporadycznych błędów kompilatora. Obrazy, które nie są prawidłowo zakodowane, będą nadal powodować błędy podczas używania w generateContent.

  • Zastąpiono przypadki ModelContent.Part tymi typami struct zgodnymi z protokołem Part:

    • .text do TextPart
    • .data do InlineDataPart
    • .fileData do FileDataPart
    • .functionCall do FunctionCallPart
    • .functionResponse do FunctionResponsePart

• Kategoria szkodliwości

  • Zmieniliśmy element HarmCategory, aby nie był już zagnieżdżony w typie SafetySetting. Jeśli odnosisz się do niego jako SafetySetting.HarmCategory, możesz zastąpić to określenie słowem HarmCategory.

• Opinie dotyczące bezpieczeństwa

  • Usunęliśmy typ SafetyFeedback, ponieważ nie był używany w żadnej z odpowiedzi.

• Metadane cytowania

  • Zmieniono nazwę właściwości citationSources na citations w: CitationMetadata.

• Łączna liczba znaków podlegających opłacie

  • Zmieniono właściwość totalBillableCharacters w CountTokensResponse, aby była opcjonalna, co odzwierciedla sytuacje, w których nie są wysyłane żadne znaki.

• Odpowiedź kandydata

  • Zmieniono nazwę CandidateResponse na Candidate, aby dopasować ją do innych platform.

• Konfiguracja generowania

  • Zmieniono publiczne właściwości GenerationConfig na internal. Wszystkie te ustawienia można nadal konfigurować w inicjatorze.

Kotlin

• Wyliczenia

  • Zastąpiliśmy zajęcia enum i sealed zwykłymi zajęciami. Ta zmiana zapewnia większą elastyczność w rozwijaniu interfejsu API w sposób zgodny wstecznie.

  • Zmieniono nazwę wyliczenia BlockThreshold na HarmBlockThreshold.

  • Usunięto wartości z tych wyliczeń: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason i FinishReason.

• Metody obiektu Blob

  • Zmieniliśmy nazwy wszystkich metod, które zawierały znak Blob, tak aby zamiast niego używały znaku InlineData.

• Ustawienia bezpieczeństwa

  • Pole method zostało zmienione na dopuszczające wartość null.

• Klasa czasu trwania

  • Usunęliśmy wszystkie przypadki użycia klasy Duration w Kotlinie i zastąpiliśmy je klasą long. Ta zmiana zapewnia lepszą interoperacyjność z Javą.

• Metadane cytatu

  • Wszystkie pola zadeklarowane wcześniej w CitationMetadata zostały opakowane w nową klasę o nazwie Citation. Cytaty znajdziesz na liście citations w aplikacji CitationMetadata. Ta zmiana pozwala lepiej dopasować typy na różnych platformach.

• Licz tokeny

  • Pole totalBillableCharacters zostało zmienione na dopuszczające wartość null.

• Łączna liczba znaków podlegających opłacie

  • Zmieniliśmy właściwość totalBillableCharacters w CountTokensResponse na opcjonalną, aby odzwierciedlić sytuacje, w których nie są wysyłane żadne znaki.

• Tworzenie instancji modelu

  • Przeniesiono parametr requestOptions na koniec listy parametrów, aby był zgodny z innymi platformami.

• Live API

  • Usunięto wartość UNSPECIFIED dla klasy wyliczeniowej ResponseModality. Zamiast tego użyj null.

  • Zmieniono nazwę LiveGenerationConfig.setResponseModalities na LiveGenerationConfig.setResponseModality.

  • Usunęliśmy klasę LiveContentResponse.Status i zamiast tego zagnieździliśmy pola stanu jako właściwości klasy LiveContentResponse.

  • Usunęliśmy klasę LiveContentResponse i zamiast niej udostępniliśmy podklasy LiveServerMessage, które odpowiadają odpowiedziom z modelu.

  • Zmieniono wartość zwracaną z LiveModelFutures.connect na ListenableFuture<LiveSessionFutures> zamiast ListenableFuture<LiveSession>.

Java

• Wyliczenia

  • Zastąpiliśmy zajęcia enum i sealed zwykłymi zajęciami. Ta zmiana zapewnia większą elastyczność w rozwijaniu interfejsu API w sposób zgodny wstecznie.

  • Zmieniono nazwę wyliczenia BlockThreshold na HarmBlockThreshold.

  • Usunięto wartości z tych wyliczeń: HarmBlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason i FinishReason.

• Metody obiektu Blob

  • Zmieniliśmy nazwy wszystkich metod, które zawierały znak Blob, tak aby zamiast niego używały znaku InlineData.

• Ustawienia bezpieczeństwa

  • Pole method zostało zmienione na dopuszczające wartość null.

• Klasa czasu trwania

  • Usunęliśmy wszystkie przypadki użycia klasy Duration w Kotlinie i zastąpiliśmy je klasą long. Ta zmiana zapewnia lepszą interoperacyjność z Javą.

• Metadane cytatu

  • Wszystkie pola zadeklarowane wcześniej w CitationMetadata zostały opakowane w nową klasę o nazwie Citation. Cytaty znajdziesz na liście citations w aplikacji CitationMetadata. Ta zmiana pozwala lepiej dopasować typy na różnych platformach.

• Licz tokeny

  • Pole totalBillableCharacters zostało zmienione na dopuszczające wartość null.

• Łączna liczba znaków podlegających opłacie

  • Zmieniliśmy właściwość totalBillableCharacters w CountTokensResponse na opcjonalną, aby odzwierciedlić sytuacje, w których nie są wysyłane żadne znaki.

• Tworzenie instancji modelu

  • Przeniesiono parametr requestOptions na koniec listy parametrów, aby był zgodny z innymi platformami.

• Live API

  • Usunięto wartość UNSPECIFIED dla klasy wyliczeniowej ResponseModality. Zamiast tego użyj null.

  • Zmieniono nazwę LiveGenerationConfig.setResponseModalities na LiveGenerationConfig.setResponseModality.

  • Usunęliśmy klasę LiveContentResponse.Status i zamiast tego zagnieździliśmy pola stanu jako właściwości klasy LiveContentResponse.

  • Usunęliśmy klasę LiveContentResponse i zamiast niej udostępniliśmy podklasy LiveServerMessage, które odpowiadają odpowiedziom z modelu.

  • Zmieniono LiveModelFutures.connect, aby zwracać ListenableFuture<LiveSessionFutures> zamiast ListenableFuture<LiveSession>.

• Zmieniono różne metody konstruktora Java, aby zwracały instancję swojej klasy zamiast void.

Web

• Wyliczenia

  • Usunięto wartości z tych wyliczeń: HarmCategory, BlockThreshold, HarmProbability, HarmSeverity, BlockReason i FinishReason.

• Powód zablokowania

  • Zmieniono pole blockReason w PromptFeedback na opcjonalne.

Zmiany są wymagane tylko wtedy, gdy zaczynasz używać Gemini Developer API (zamiast Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)):

• Ustawienia bezpieczeństwa

  • Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku SafetySetting.method.

• Dane wbudowane

  • Usunięto przypadki użycia nieobsługiwanego elementu InlineDataPart.videoMetadata.

Dart

• Wyliczenia

  • Usunęliśmy wartości z tych wyliczeń: HarmCategory, HarmProbability, BlockReason i FinishReason.

• Część danych

  • Zmieniliśmy nazwę funkcji DataPart na InlineDataPart, a funkcji static data na inlineData, aby była zgodna z innymi platformami.

• Opcje żądania

  • Usunięto RequestOptions, ponieważ timeout nie działało. W najbliższej przyszłości dodamy go ponownie, ale zostanie on przeniesiony do typu GenerativeModel, aby dopasować go do innych platform.

• Sekwencje zatrzymania

  • Zmieniono parametr stopSequences w GenerationConfig na opcjonalny i domyślnie ustawiony na null zamiast pustej tablicy.

• Cytowania

  • Zmieniono nazwę właściwości citationSources na citations w CitationMetadata. Typ CitationSource został zmieniony na Citation, aby był zgodny z innymi platformami.

• Niepotrzebne typy, metody i właściwości publiczne

  • Usunięto te typy, metody i właściwości, które zostały udostępnione nieumyślnie: defaultTimeout, CountTokensResponseFields, parseCountTokensResponse, parseEmbedContentResponse, parseGenerateContentResponse, parseContent, BatchEmbedContentsResponse, ContentEmbedding, EmbedContentRequest i EmbedContentResponse.

• Zliczanie tokenów

  • Usunęliśmy z funkcji countTokens dodatkowe pola, które nie są już potrzebne. Wystarczy contents.

• Tworzenie instancji modelu

  • Przenieśliśmy parametr systemInstruction na koniec listy parametrów, aby dostosować go do innych platform.

• Funkcja osadzania

  • Usunęliśmy z modelu nieobsługiwaną funkcję wektorów dystrybucyjnych (embedContent i batchEmbedContents).

Unity

Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna w aplikacji „Vertex AI in Firebase”.

Dowiedz się, jak rozpocząć korzystanie z pakietu SDK Firebase AI Logic dla Unity.