Firebase AI Logic i jego pakiety SDK klienta były wcześniej nazywane „Vertex AI in Firebase”. Aby lepiej odzwierciedlać nasze rozszerzone usługi i funkcje (np. obsługujemy teraz Gemini Developer API!), zmieniliśmy nazwę i przekształciliśmy nasze usługi w Firebase AI Logic.
Aby bezpiecznie uzyskiwać dostęp do modeli generatywnej AI od Google bezpośrednio z aplikacji mobilnych lub internetowych, możesz teraz wybrać dostawcę „Gemini API” – dostępny od dawna Vertex AI Gemini API lub Gemini Developer API. Oznacza to, że możesz teraz korzystać z Gemini Developer API, która oferuje bezpłatny poziom z rozsądnymi limitami szybkości i limitami wykorzystania.
Omówienie kroków migracji do pakietów SDK Firebase AI Logic
- Krok 1. Wybierz najlepszego dostawcę „Gemini API” dla swojej aplikacji i przypadków użycia. 
- Krok 2. Skonfiguruj projekt Firebase, aby można było używaćGemini Developer API. 
 Ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zamieniasz Vertex AI Gemini API na Gemini Developer API.
- Krok 3. Zaktualizuj bibliotekę używaną w aplikacji. 
- Krok 4. Zaktualizuj inicjowanie w aplikacji. 
- Krok 5. Zaktualizuj kod w zależności od używanych funkcji. 
Krok 1. Wybierz najlepszego dostawcę „Gemini API” dla swojej aplikacji.
W przypadku tej migracji możesz wybrać dostawcę „Gemini API”:
- Starsze pakiety SDK „Vertex AI in Firebase” mogły używać tylko Vertex AI Gemini API. 
- Nowe pakiety SDK Firebase AI Logic umożliwiają wybór dostawcyGemini API, którego chcesz wywoływać bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej – Gemini Developer API lub Vertex AI Gemini API. 
Sprawdź różnice między korzystaniem z tych Gemini API dostawców, zwłaszcza pod względem obsługiwanych funkcji, cen i limitów szybkości. Na przykład Gemini Developer API nie obsługuje udostępniania plików za pomocą adresów URL Cloud Storage, ale może być dobrym wyborem, jeśli chcesz skorzystać z bezpłatnego poziomu i rozsądnego limitu.
- Jeśli chcesz nadal używać Vertex AI Gemini API: 
 pomiń następny krok i przejdź bezpośrednio do aktualizacji biblioteki w aplikacji, a potem do pozostałej części tego przewodnika.
- Jeśli chcesz przejść na Gemini Developer API: 
 przejdź do następnego kroku, aby skonfigurować projekt Firebase pod kątem korzystania z tego interfejsu API, a potem postępuj zgodnie z pozostałą częścią tego przewodnika.
Krok 2. Skonfiguruj projekt Firebase, aby można było używać Gemini Developer API
Ten krok jest wymagany tylko wtedy, gdy chcesz przejść na korzystanie z Gemini Developer API z pakietami SDK klienta Firebase AI Logic. Jeśli jednak chcesz nadal korzystać z Vertex AI Gemini API, przejdź do następnego kroku.
Pamiętaj, że w projekcie możesz mieć jednocześnie włączonych obu dostawców „Gemini API”.
- W konsoli Firebase otwórz stronę Firebase AI Logic. 
- Otwórz kartę Ustawienia i kliknij Gemini Developer API. 
- Włącz Gemini Developer API. - Konsola sprawdzi, czy wymagane interfejsy API są włączone, i wygeneruje Geminiklucz interfejsu API w projekcie Firebase. 
 Nie dodawaj tego klucza interfejsu API Gemini do kodu aplikacji. Więcej informacji
- Aby zaktualizować bibliotekę i inicjalizację w aplikacji, postępuj zgodnie z instrukcjami w tym przewodniku migracji. 
Krok 3. Zaktualizuj bibliotekę używaną w aplikacji.
Zaktualizuj kod aplikacji, aby korzystać z biblioteki Firebase AI Logic.
Swift
- Po otwarciu projektu aplikacji w Xcode zaktualizuj pakiet Firebase do wersji 11.13.0 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 Zależności pakietu przejdź do pakietu Firebase. Kliknij prawym przyciskiem myszy pakiet Firebase, a następnie wybierz Update Package (Zaktualizuj pakiet). 
 
- Sprawdź, czy pakiet Firebase ma teraz wersję 11.13.0 lub nowszą. Jeśli nie, sprawdź, czy określone wymagania dotyczące pakietu umożliwiają aktualizację do wersji 11.13.0 lub nowszej. 
- Wybierz cel aplikacji w edytorze projektu, a następnie otwórz sekcję Frameworks, Libraries, and Embedded Content (Frameworki, biblioteki i treści osadzone). 
- Dodaj nową bibliotekę: kliknij przycisk +, a następnie dodaj FirebaseAI z pakietu Firebase. 
- Po zakończeniu migracji aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) usuń starą bibliotekę: 
 wybierz FirebaseVertexAI, a następnie naciśnij przycisk –.
Kotlin
- W pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle - <project>/<app-module>/build.gradle.ktslub- <project>/<app-module>/build.gradle) zastąp stare zależności (w odpowiednich przypadkach) tymi poniżej.- Pamiętaj, że przed usunięciem starej zależności łatwiej będzie przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika). - // BEFORE dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y")) - implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")// OR if not using the BoM- implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // 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") }
- Zsynchronizuj projekt na Androida z plikami Gradle. 
Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, po prostu dodaj zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptuj najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.
Java
- W pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle - <project>/<app-module>/build.gradle.ktslub- <project>/<app-module>/build.gradle) zastąp stare zależności (w odpowiednich przypadkach) tymi poniżej.- Pamiętaj, że przed usunięciem starej zależności łatwiej będzie przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika). - // BEFORE dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y")) - implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")// OR if not using the BoM- implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // 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") }
- Zsynchronizuj projekt na Androida z plikami Gradle. 
Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, po prostu dodaj zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptuj najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.
Web
- Pobierz najnowszą wersję pakietu Firebase JS SDK na potrzeby internetu za pomocą npm: - npm i firebase@latest - LUB - yarn add firebase@latest 
- 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";// AFTER import { initializeApp } from "firebase/app"; import { getAI, getGenerativeModel } from "firebase/ai";
Dart
- Zaktualizuj plik - pubspec.yaml, aby używać pakietu- firebase_ai, uruchamiając to polecenie w katalogu projektu Flutter:- flutter pub add firebase_ai 
- Ponownie skompiluj projekt Fluttera: - flutter run 
- Po zakończeniu migracji aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) usuń stary pakiet: - flutter pub remove firebase_vertexai 
Unity
Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna w przypadku „Vertex AI in Firebase”.
Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu Firebase AI Logic SDK dla Unity.
Krok 4. Zaktualizuj inicjację w aplikacji
| Kliknij Gemini API dostawcę, aby wyświetlić na tej stronie treści i kod specyficzne dla tego dostawcy. | 
Zaktualizuj sposób inicjowania usługi dla wybranego dostawcy interfejsu API i utwórz instancję GenerativeModel.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI())
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")
Kotlin
// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
                        .generativeModel("gemini-2.5-flash")
Java
// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
        .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, VertexAIBackend } 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 Vertex AI Gemini API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend() });
// 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 Vertex AI Gemini API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
      FirebaseAI.vertexAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-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 dla Unity.
Pamiętaj, że w zależności od używanej funkcji nie zawsze możesz utworzyć instancję GenerativeModel.
- Aby uzyskać dostęp do modelu Imagen, utwórz instancję ImagenModel.
- Aby przesyłać strumieniowo dane wejściowe i wyjściowe za pomocą Gemini Live API, utwórz instancję LiveModel.
Krok 5. Zaktualizuj kod w zależności od używanych funkcji
W tym kroku opisujemy zmiany, które mogą być wymagane w zależności od używanych funkcji.
- Jeśli używasz Cloud Storage adresów URL i w ramach tej migracji przełączysz się na Gemini Developer API, musisz zaktualizować żądania multimodalne, aby uwzględniały pliki jako dane wbudowane (lub używać adresów URL YouTube w przypadku filmów). 
- Zapoznaj się z tymi listami, aby sprawdzić, czy musisz wprowadzić w kodzie jakieś zmiany, aby umożliwić korzystanie z Firebase AI Logic SDK. 
Swift
Brak dodatkowych zmian.
Kotlin
- Live API - Usunięto wartość UNSPECIFIEDz klasy wyliczeniowejResponseModality. Zamiast tego użyjnull.
 
- Usunięto wartość 
Java
- Live API - Usunięto wartość UNSPECIFIEDz klasy wyliczeniowejResponseModality. Zamiast tego użyjnull.
 
- Usunięto wartość 
- Zmieniono różne metody narzędzia do tworzenia w Javie, aby prawidłowo zwracały instancję swojej klasy zamiast wartości void. 
Web
Zmiany są wymagane tylko wtedy, gdy zaczynasz używać znaku Gemini Developer API (zamiast znaku Vertex AI Gemini API):
- Ustawienia bezpieczeństwa - Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku SafetySetting.method.
 
- Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku 
- Dane w treści - Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku InlineDataPart.videoMetadata.
 
- Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku 
Dart
Brak dodatkowych zmian.
Unity
Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna w przypadku „Vertex AI in Firebase”.
Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu Firebase AI Logic SDK dla Unity.
Prześlij opinię o korzystaniu z usługi Firebase AI Logic