Firebase AI Logic 和用戶端 SDK 先前稱為「Vertex AI in Firebase」。為更貼切地反映我們擴展的服務和功能 (例如,我們現在支援 Gemini Developer API!),我們將服務重新命名並重新封裝為 Firebase AI Logic。
如要直接從行動或網頁應用程式安全存取 Google 的生成式 AI 模型,現在可以選擇「Gemini API」供應商,包括長期提供的 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) 或現在的 Gemini Developer API。也就是說,您現在可以選擇使用 Gemini Developer API,免付費層級提供合理的速率限制和配額。
遷移至 Firebase AI Logic SDK 的步驟總覽
步驟 1:為應用程式和用途選擇最合適的「Gemini API」供應商。
步驟 2:啟用必要的 API。
步驟 3:更新應用程式使用的程式庫。
步驟 4:更新應用程式中的初始化設定。
步驟 5:根據使用的功能更新程式碼。
步驟 1:為應用程式選擇最合適的「Gemini API」供應商
遷移時,您可以選擇「Gemini API」供應商:
舊版「Vertex AI in Firebase」SDK 只能使用 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)。
新的 Firebase AI Logic SDK 可讓您選擇要直接從行動或網頁應用程式呼叫哪個「Gemini API」供應商,包括 Gemini Developer API 或 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)。
請先瞭解這兩個 Gemini API 供應商的差異,特別是支援的功能、價格和速率限制。舉例來說,Gemini Developer API 不支援使用 Cloud Storage 網址提供檔案,但如果您想善用免付費方案和合理的配額,這或許是不錯的選擇。
步驟 2:啟用必要的 API
請確認 Firebase 專案已啟用所有必要 API,才能使用所選的「Gemini API」供應商。
請注意,您可以在專案中同時啟用這兩個 API 供應商。
登入 Firebase 控制台,然後選取 Firebase 專案。
在 Firebase 控制台,依序前往「AI Services」(AI 服務) > 「AI Logic」
按一下「Get started」(開始使用),啟動引導式工作流程,協助您設定專案所需的 API 和資源。
選取要搭配 Firebase AI Logic SDK 使用的「Gemini API」供應商。你之後隨時可以設定及使用其他 API 供應商。
請繼續閱讀本遷移指南,瞭解如何更新應用程式中的程式庫和初始化作業。
步驟 3:更新應用程式使用的程式庫
更新應用程式的程式碼集,改用 Firebase AI Logic 程式庫。
Swift
在 Xcode 中開啟應用程式專案,然後使用下列任一選項,將 Firebase 軟體包更新至 12.5.0 以上版本:
選項 1:更新所有套件:依序前往「File」>「Packages」>「Update to Latest Package Versions」。
方法 2:個別更新 Firebase:前往「Package Dependencies」(套件依附元件)部分,找到 Firebase 套件。在 Firebase 套件上按一下滑鼠右鍵,然後選取「Update Package」。
確認 Firebase 套件現在顯示 12.5.0 以上版本。如果不是,請確認您指定的套件需求允許更新至 12.5.0 以上版本。
在專案編輯器中選取應用程式的目標,然後前往「Frameworks, Libraries, and Embedded Content」部分。
新增程式庫:選取「+」按鈕,然後從 Firebase 套件新增 FirebaseAILogic。
完成應用程式遷移作業後 (請參閱本指南的其餘章節),請務必移除舊程式庫:
選取「FirebaseVertexAI-Preview」,然後按下「—」按鈕。
Kotlin
在模組 (應用程式層級) Gradle 檔案 (通常是
<project>/<app-module>/build.gradle.kts或<project>/<app-module>/build.gradle) 中,將舊依附元件 (如適用) 替換為下列內容。請注意,在刪除舊的依附元件之前,遷移應用程式的程式碼集 (請參閱本指南的其餘部分) 可能會比較容易。
// 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") }將 Android 專案與 Gradle 檔案同步處理。
請注意,如果您選擇不使用 Firebase Android BoM,只要新增 firebase-ai 程式庫的依附元件,並接受 Android Studio 建議的最新版本即可。
Java
在模組 (應用程式層級) Gradle 檔案 (通常是
<project>/<app-module>/build.gradle.kts或<project>/<app-module>/build.gradle) 中,將舊依附元件 (如適用) 替換為下列內容。請注意,在刪除舊的依附元件之前,遷移應用程式的程式碼集 (請參閱本指南的其餘部分) 可能會比較容易。
// 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") }將 Android 專案與 Gradle 檔案同步處理。
請注意,如果您選擇不使用 Firebase Android BoM,只要新增 firebase-ai 程式庫的依附元件,並接受 Android Studio 建議的最新版本即可。
Web
使用 npm 取得最新版 Firebase JS SDK for Web:
npm i firebase@latest
或
yarn add firebase@latest
在匯入程式庫的位置,更新匯入陳述式,改用
firebase/ai。請注意,在刪除舊的匯入項目之前,遷移應用程式的程式碼集 (請參閱本指南的其餘部分) 可能會比較容易。
// 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
在 Flutter 專案目錄中執行下列指令,更新
pubspec.yaml檔案,改用firebase_ai套件:flutter pub add firebase_ai
重建 Flutter 專案:
flutter run
完成應用程式遷移後 (請參閱本指南的其餘部分),請務必刪除舊套件:
flutter pub remove firebase_vertexai
Unity
「Vertex AI in Firebase」不支援 Unity。
步驟 4:更新應用程式中的初始化設定
|
按一下您的Gemini API供應商,即可在這個頁面查看供應商專屬內容和程式碼。 |
更新所選 API 供應商的服務初始化方式,並建立 GenerativeModel 執行個體。
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
「Vertex AI in Firebase」不支援 Unity。
請注意,視您使用的功能而定,您不一定會建立 GenerativeModel 執行個體。如要
使用 Gemini Live API 串流輸入和輸出內容
,請建立 LiveModel 執行個體。
步驟 5:根據使用的功能更新程式碼
這個步驟說明可能需要進行的變更,具體視您使用的功能而定。
如果您使用 Cloud Storage 網址 並在這次遷移作業中改用 Gemini Developer API,則必須更新多模態要求,將檔案納入為內嵌資料 (或使用 YouTube 網址)。
「Vertex AI in Firebase」SDK 的正式發布版有多項異動。如要使用 Firebase AI Logic SDK,也必須進行這些變更。請查看下列清單,瞭解是否需要修改程式碼,才能採用 Firebase AI Logic SDK。
所有語言和平台皆須提供
函式呼叫
如果您在正式發布前實作這項功能,則需要更新結構定義的定義方式。建議您參閱更新後的函式呼叫指南,瞭解如何編寫函式宣告。使用
responseSchema
生成結構化輸出內容 (例如 JSON):如果您在正式發布前實作這項功能,則需要更新定義結構定義的方式。建議您參閱新的結構化輸出指南,瞭解如何編寫 JSON 結構定義。逾時
- 將要求的預設逾時時間變更為 180 秒。
視平台或語言而定
Swift
列舉
將大部分
enum型別換成具有靜態變數的struct。這項變更可讓 API 以回溯相容的方式演進,更具彈性。使用switch陳述式時,現在必須加入default:案例,涵蓋未知或未處理的值,包括日後新增至 SDK 的新值。將
BlockThreshold列舉重新命名為HarmBlockThreshold;這個類型現在是struct。從下列列舉中移除
unknown和unspecified案例 (現在為struct):HarmCategory、HarmBlockThreshold、HarmProbability、BlockReason和FinishReason。將列舉
ModelContent.Part替換為名為Part的通訊協定,以便以回溯相容的方式新增類型。如要進一步瞭解這項異動,請參閱「內容部分」一節。
內容部分
移除
ThrowingPartsRepresentable通訊協定,並簡化ModelContent的初始化工具,避免偶爾發生編譯器錯誤。如果圖片未正確編碼,在generateContent中使用時仍會擲回錯誤。已將
ModelContent.Part案例替換為下列struct型別, 這些型別符合Part通訊協定:.text至TextPart.data至InlineDataPart.fileData至FileDataPart.functionCall至FunctionCallPart.functionResponse至FunctionResponsePart
危害類別
HarmCategory不再以巢狀結構置於SafetySetting類型中。如果您將其稱為SafetySetting.HarmCategory,則可以替換為HarmCategory。
安全回報
- 由於任何回應都未使用
SafetyFeedback型別,因此已移除該型別。
- 由於任何回應都未使用
引用中繼資料
- 已在
CitationMetadata中將citationSources屬性重新命名為citations。
- 已在
計費字元總數
- 將
CountTokensResponse中的totalBillableCharacters屬性變更為選用,以反映未傳送任何字元的情況。
- 將
候選人回覆
- 將
CandidateResponse重新命名為Candidate,以便與其他平台保持一致。
- 將
生成設定
- 已將
GenerationConfig的公開屬性變更為internal。您仍可在初始化工具中設定所有這些項目。
- 已將
Kotlin
列舉
以一般類別取代
enum類別和sealed類別。這項變更可讓 API 演進時,更具向後相容性。將
BlockThreshold列舉重新命名為HarmBlockThreshold。從下列列舉中移除值:
HarmBlockThreshold、HarmProbability、HarmSeverity、BlockReason和FinishReason。
Blob 方法
- 已重新命名所有名稱包含
Blob的方法,改為使用InlineData。
- 已重新命名所有名稱包含
安全性設定
- 將
method欄位變更為可為空值。
- 將
Duration 類別
- 移除 Kotlin 的
Duration類別的所有用法,並替換為long。這項變更可提升與 Java 的互通性。
- 移除 Kotlin 的
引用中繼資料
- 將先前在
CitationMetadata中宣告的所有欄位包裝到名為Citation的新類別中。您可以在CitationMetadata的citations清單中找到引用內容。這項變更可讓各平台上的型別更一致。
- 將先前在
計算權杖
- 將
totalBillableCharacters欄位變更為可為空值。
- 將
計費字元總數
- 將
CountTokensResponse中的totalBillableCharacters屬性變更為選用,以反映未傳送任何字元的情況。
- 將
例項化模型
- 將
requestOptions參數移至參數清單結尾,與其他平台保持一致。
- 將
Live API
移除了列舉類別
ResponseModality的UNSPECIFIED值。請改用null。「
LiveGenerationConfig.setResponseModalities」已重新命名為「LiveGenerationConfig.setResponseModality」。移除
LiveContentResponse.Status類別,並將狀態欄位巢狀化為LiveContentResponse的屬性。移除
LiveContentResponse類別,改為提供與模型回應相符的LiveServerMessage子類別。將
LiveModelFutures.connect變更為回傳ListenableFuture<LiveSessionFutures>,而不是ListenableFuture<LiveSession>。
Java
列舉
以一般類別取代
enum類別和sealed類別。這項變更可讓 API 演進時,更具向後相容性。將
BlockThreshold列舉重新命名為HarmBlockThreshold。從下列列舉中移除值:
HarmBlockThreshold、HarmProbability、HarmSeverity、BlockReason和FinishReason。
Blob 方法
- 已重新命名所有名稱包含
Blob的方法,改為使用InlineData。
- 已重新命名所有名稱包含
安全性設定
- 將
method欄位變更為可為空值。
- 將
Duration 類別
- 移除 Kotlin 的
Duration類別的所有用法,並替換為long。這項變更可提升與 Java 的互通性。
- 移除 Kotlin 的
引用中繼資料
- 將先前在
CitationMetadata中宣告的所有欄位包裝到名為Citation的新類別中。您可以在CitationMetadata的citations清單中找到引用內容。這項變更可讓各平台上的型別更一致。
- 將先前在
計算權杖
- 將
totalBillableCharacters欄位變更為可為空值。
- 將
計費字元總數
- 將
CountTokensResponse中的totalBillableCharacters屬性變更為選用,以反映未傳送任何字元的情況。
- 將
例項化模型
- 將
requestOptions參數移至參數清單結尾,與其他平台保持一致。
- 將
Live API
移除了列舉類別
ResponseModality的UNSPECIFIED值。請改用null。「
LiveGenerationConfig.setResponseModalities」已重新命名為「LiveGenerationConfig.setResponseModality」。移除
LiveContentResponse.Status類別,並將狀態欄位巢狀化為LiveContentResponse的屬性。移除
LiveContentResponse類別,改為提供與模型回應相符的LiveServerMessage子類別。將
LiveModelFutures.connect變更為回傳ListenableFuture<LiveSessionFutures>,而不是ListenableFuture<LiveSession>。
變更各種 Java 建構工具方法,現在可正確傳回其類別的例項,而非
void。
Web
列舉
- 已從下列列舉中移除值:
HarmCategory、BlockThreshold、HarmProbability、HarmSeverity、BlockReason和FinishReason。
- 已從下列列舉中移除值:
封鎖原因
- 將
PromptFeedback中的blockReason變更為選用。
- 將
只有在開始使用 Gemini Developer API (而非 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)) 時,才需要進行變更:
安全性設定
- 移除不支援的
SafetySetting.method用法。
- 移除不支援的
內嵌資料
- 移除不支援的
InlineDataPart.videoMetadata用途。
- 移除不支援的
Dart
列舉
- 從下列列舉中移除值:
HarmCategory、HarmProbability、BlockReason和FinishReason。
- 從下列列舉中移除值:
資料部分
- 將
DataPart重新命名為InlineDataPart,並將staticdata函式重新命名為inlineData,以便與其他平台保持一致。
- 將
要求選項
- 由於
timeout無法運作,因此已移除RequestOptions。我們會在不久後重新加入,但會移至GenerativeModel類型,以便與其他平台保持一致。
- 由於
停止序列
- 將
GenerationConfig中的stopSequences參數變更為選用,並預設為null,而非空陣列。
- 將
引用資料
- 在
CitationMetadata中,將citationSources屬性重新命名為citations。為配合其他平台,CitationSource型別已重新命名為Citation。
- 在
不必要的公開類型、方法和屬性
- 移除下列意外公開的類型、方法和屬性:
defaultTimeout、CountTokensResponseFields、parseCountTokensResponse、parseEmbedContentResponse、parseGenerateContentResponse、parseContent、BatchEmbedContentsResponse、ContentEmbedding、EmbedContentRequest和EmbedContentResponse。
- 移除下列意外公開的類型、方法和屬性:
計算權杖
- 從
countTokens函式中移除不再需要的額外欄位。只需contents。
- 從
例項化模型
- 將
systemInstruction參數移至參數清單結尾,以便與其他平台保持一致。
- 將
嵌入功能
- 從模型中移除不支援的嵌入功能 (
embedContent和batchEmbedContents)。
- 從模型中移除不支援的嵌入功能 (
Unity
「Vertex AI in Firebase」不支援 Unity。
遷移時可能發生的錯誤
遷移至 Firebase AI Logic 的正式版時,如果未按照本遷移指南完成所有必要變更,可能會發生錯誤。
403 錯誤:Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
如果收到 403 錯誤,且錯誤訊息為「Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.」,通常表示 Firebase 設定檔或物件中的 Firebase API 金鑰,未在您嘗試使用的產品許可清單中加入必要 API。
請確認應用程式使用的 Firebase API 金鑰,已將所有必要 API 加入金鑰的「API 限制」允許清單。如果是 Firebase AI Logic,Firebase API 金鑰的許可清單中至少要有 Firebase AI Logic API。當您在 Firebase 控制台中啟用必要 API 時,系統應已自動將這個 API 加入 API 金鑰的許可清單。
您可以在 Google Cloud 控制台的「APIs & Services」(API 和服務) >「Credentials」(憑證) 面板中,查看所有 API 金鑰。
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