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 Plik > Pakiety > Zaktualizuj do najnowszych wersji pakietów.

   • Opcja 2: zaktualizuj Firebase osobno. W sekcji Package Dependencies (Zależności pakietów) otwórz pakiet Firebase. Kliknij prawym przyciskiem myszy pakiet Firebase, a następnie wybierz Update Package (Zaktualizuj pakiet).

2. Sprawdź, czy pakiet Firebase ma teraz wersję 12.5.0 lub nowszą. 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 przed usunięciem starej zależności może być łatwiej przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika).

   // 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.

Jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, dodaj tylko zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptuj najnowszą wersję sugerowaną przez Androida 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 przed usunięciem starej zależności może być łatwiej przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika).

   // 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.

Jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, dodaj tylko zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptuj najnowszą wersję sugerowaną przez Androida Studio.

Web

1. Pobierz najnowszą wersję pakietu Firebase JS SDK na potrzeby internetu za pomocą npm:

   npm i firebase@latest

   LUB

   yarn add firebase@latest

2. W miejscach, w których zaimportowano bibliotekę, zaktualizuj instrukcje importowania, aby używać zamiast niej 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 plik pubspec.yaml, aby używać pakietu firebase_ai, 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 w przypadku „Vertex AI in Firebase”.

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

Swift

• Wyliczenia

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

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

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

  • Zastąpiliśmy wyliczenie ModelContent.Part protokołem o nazwie Part, aby umożliwić dodawanie nowych typów w sposób zgodny wstecznie. Ta zmiana jest bardziej szczegółowo opisana w sekcji Części treści.

• Elementy treści

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

  • Zastąpiliśmy przypadki ModelContent.Part tymi struct typami 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

  • Zmieniliśmy nazwę usługi 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

  • Nazwa CandidateResponse została zmieniona na Candidate, aby była zgodna z innymi platformami.

• 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 cytowania

  • Wszystkie pola zadeklarowane wcześniej w CitationMetadata zostały umieszczone w nowej klasie o nazwie Citation. Cytaty znajdziesz na liście o nazwie citations w 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

  • Zmieniono właściwość totalBillableCharacters w CountTokensResponse, aby była opcjonalna, co odzwierciedla 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 z klasy wyliczeniowej ResponseModality. Zamiast tego użyj null.

  • Zmieniono nazwę LiveGenerationConfig.setResponseModalities na LiveGenerationConfig.setResponseModality.

  • Usunięto klasę LiveContentResponse.Status, a pola stanu zagnieżdżono jako właściwości klasy LiveContentResponse.

  • Usunęliśmy klasę LiveContentResponse i zamiast niej podaliśmy podklasy LiveServerMessage, które pasują do odpowiedzi 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 cytowania

  • Wszystkie pola zadeklarowane wcześniej w CitationMetadata zostały umieszczone w nowej klasie o nazwie Citation. Cytaty znajdziesz na liście o nazwie citations w 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

  • Zmieniono właściwość totalBillableCharacters w CountTokensResponse, aby była opcjonalna, co odzwierciedla 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 z klasy wyliczeniowej ResponseModality. Zamiast tego użyj null.

  • Zmieniono nazwę LiveGenerationConfig.setResponseModalities na LiveGenerationConfig.setResponseModality.

  • Usunięto klasę LiveContentResponse.Status, a pola stanu zagnieżdżono jako właściwości klasy LiveContentResponse.

  • Usunęliśmy klasę LiveContentResponse i zamiast niej podaliśmy podklasy LiveServerMessage, które pasują do odpowiedzi modelu.

  • Zmieniono wartość zwracaną z LiveModelFutures.connect na 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.

• Przyczyna blokady

  • 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 w treści

  • Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku 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 zostanie ona ponownie dodana, ale zostanie przeniesiona do typu GenerativeModel, aby pasować do innych platform.

• Sekwencje zatrzymania

  • Zmieniono parametr stopSequences w GenerationConfig tak, aby był opcjonalny i domyślnie miał wartość null zamiast pustej tablicy.

• Cytowania

  • Zmieniliśmy nazwę usługi 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.

• Licz tokeny

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

• Tworzenie instancji modelu

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

• Funkcja osadzania

  • Usunięto z modelu nieobsługiwaną funkcję osadzania (embedContent i batchEmbedContents).

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.