نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic من إصدار "إحصاءات Google" من حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI في Firebase


كان يُطلق على Firebase AI Logic وحِزم تطوير البرامج (SDK) للعميل اسم "Vertex AI in Firebase". ولتوضيح خدماتنا وميزاتنا الموسّعة بشكل أفضل (على سبيل المثال، أصبحنا الآن نتيح Gemini Developer API!)، أعدنا تسمية خدماتنا وأعدنا تجميعها في Firebase AI Logic.

للوصول بأمان إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google مباشرةً من تطبيقاتك للأجهزة الجوّالة أو الويب، يمكنك الآن اختيار موفِّر "Gemini API" — إما Vertex AI Gemini API المتاح منذ فترة طويلة أو الآن Gemini Developer API. يعني ذلك أنّه يمكنك الآن استخدام Gemini Developer API، الذي يوفّر مستوى مجانيًا مع حدود معقولة للطلبات والحصص.

نظرة عامة على خطوات نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic

  • الخطوة 1: اختَر أفضل موفِّر "Gemini API" لتطبيقك وحالات استخدامه.

  • الخطوة 2: اضبط مشروع Firebase لتتمكّن من استخدام Gemini Developer API.
    لا ينطبق ذلك إلا إذا كنت تنتقل إلى استخدام Gemini Developer API بدلاً من Vertex AI Gemini API.

  • الخطوة 3: حدِّث المكتبة المستخدَمة في تطبيقك.

  • الخطوة 4: حدِّث عملية التهيئة في تطبيقك.

  • الخطوة 5: حدِّث الرمز البرمجي استنادًا إلى الميزات التي تستخدمها.

الخطوة 1: اختَر أفضل موفِّر "Gemini API" لتطبيقك

باستخدام عملية النقل هذه، يمكنك اختيار موفِّر "Gemini API":

  • لم يكن بإمكان حِزم تطوير البرامج (SDK) القديمة الخاصة بـ "Vertex AI in Firebase" استخدام سوى Vertex AI Gemini API.

  • تتيح لك حِزم تطوير البرامج (SDK) الجديدة Firebase AI Logic اختيار موفِّر "Gemini API" الذي تريد طلبه مباشرةً من تطبيقك للأجهزة الجوّالة أو الويب، إما Gemini Developer API أو Vertex AI Gemini API.

راجِع الاختلافات بين استخدام موفِّرَي Gemini API، لا سيما من حيث الميزات المتوافقة والأسعار وحدود الطلبات. على سبيل المثال، لا يتيح Gemini Developer API توفير الملفات باستخدام عناوين URL Cloud Storage، ولكن قد يكون خيارًا جيدًا إذا كنت تريد الاستفادة من المستوى المجاني والحصة المعقولة.

الخطوة 2: اضبط مشروع Firebase لتتمكّن من استخدام Gemini Developer API

هذه الخطوة مطلوبة فقط إذا كنت تريد الانتقال إلى استخدام Gemini Developer API مع Firebase AI Logic حِزم تطوير البرامج (SDK) للعميل. ومع ذلك، إذا كنت تريد مواصلة استخدام Vertex AI Gemini API، انتقِل إلى الخطوة التالية.

يُرجى العِلم أنّه لا بأس بتفعيل موفِّرَي "Gemini API" في مشروعك في الوقت نفسه.

  1. في Firebase console، انتقِل إلى خدمات الذكاء الاصطناعي > Firebase AI Logic.

  2. انتقِل إلى علامة التبويب الإعدادات ، واختَر Gemini Developer API.

  3. فعِّل Gemini Developer API.

    ستتأكّد وحدة التحكّم من تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة وستنشئ مفتاح Gemini API في مشروعك على Firebase.
    **لا** تُضِف مفتاح API هذا إلى قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك.
    Gemini مزيد من المعلومات

  4. تابِع في دليل نقل البيانات هذا لتعديل المكتبة وعملية التهيئة في تطبيقك.

الخطوة 3: حدِّث المكتبة المستخدَمة في تطبيقك

عدِّل قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك لاستخدام مكتبة Firebase AI Logic.

Swift

  1. في Xcode، افتح مشروع تطبيقك، وحدِّث حزمة Firebase إلى الإصدار 11.13.0 أو إصدار أحدث باستخدام أحد الخيارَين التاليَين:

    • الخيار 1: حدِّث جميع الحِزم: انتقِل إلى ملف > الحِزم > التحديث إلى أحدث إصدارات الحِزم.

    • الخيار 2: حدِّث Firebase بشكل فردي: انتقِل إلى حزمة Firebase في القسم الذي يحمل الاسم اعتمادات الحِزم. انقر بزر الماوس الأيمن على حزمة Firebase، ثم اختَر تحديث الحزمة.

  2. تأكَّد من أنّ حزمة Firebase تعرض الآن الإصدار 11.13.0 أو إصدارًا أحدث. إذا لم يكن الأمر كذلك، تأكَّد من أنّ متطلبات الحزمة المحدّدة تسمح بالتحديث إلى الإصدار 11.13.0 أو إصدار أحدث.

  3. اختَر هدف تطبيقك في "محرِّر المشروع"، ثم انتقِل إلى قسم الأطر والمكتبات والمحتوى المضمّن.

  4. أضِف المكتبة الجديدة: انقر على الزر + ، ثم أضِف FirebaseAI من حزمة Firebase.

  5. بعد الانتهاء من نقل بيانات تطبيقك (راجِع الأقسام المتبقية في هذا الدليل)، احرص على إزالة المكتبة القديمة:
    اختَر FirebaseVertexAI، ثم انقر على الزر .

Kotlin

  1. في ملف Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق) (عادةً ما يكون <project>/<app-module>/build.gradle.kts أو <project>/<app-module>/build.gradle)، استبدِل الاعتمادات القديمة (حسب الاقتضاء) بما يلي.

    يُرجى العِلم أنّه قد يكون من الأسهل نقل قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك (راجِع الأقسام المتبقية في هذا الدليل) قبل حذف الاعتمادية القديمة.

    // 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:34.12.0"))
    
      // 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. زامِن مشروع Android مع ملفات Gradle.

يُرجى العِلم أنّه إذا اخترت عدم استخدام Firebase Android BoM، ما عليك سوى إضافة الاعتمادية لمكتبة firebase-ai وقبول أحدث إصدار يقترحه "استوديو Android".

Java

  1. في ملف Gradle للوحدة (على مستوى التطبيق) (عادةً ما يكون <project>/<app-module>/build.gradle.kts أو <project>/<app-module>/build.gradle)، استبدِل الاعتمادات القديمة (حسب الاقتضاء) بما يلي.

    يُرجى العِلم أنّه قد يكون من الأسهل نقل قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك (راجِع الأقسام المتبقية في هذا الدليل) قبل حذف الاعتمادية القديمة.

    // 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:34.12.0"))
    
      // 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. زامِن مشروع Android مع ملفات Gradle.

يُرجى العِلم أنّه إذا اخترت عدم استخدام Firebase Android BoM، ما عليك سوى إضافة الاعتمادية لمكتبة firebase-ai وقبول أحدث إصدار يقترحه "استوديو Android".

Web

  1. احصل على أحدث إصدار من Firebase JS SDK للويب باستخدام npm:

    npm i firebase@latest

    أو

    yarn add firebase@latest
  2. أينما استوردت المكتبة، عدِّل عبارات الاستيراد لاستخدام firebase/ai بدلاً من ذلك.

    يُرجى العِلم أنّه قد يكون من الأسهل نقل قاعدة الرموز البرمجية لتطبيقك (راجِع الأقسام المتبقية في هذا الدليل) قبل حذف عمليات الاستيراد القديمة.

    // 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

  1. حدِّث لاستخدام حزمة firebase_ai في ملف pubspec.yaml عن طريق تنفيذ الأمر التالي من دليل مشروع Flutter:

    flutter pub add firebase_ai
  2. أعِد إنشاء مشروع Flutter:

    flutter run
  3. بعد الانتهاء من نقل بيانات تطبيقك (راجِع الأقسام المتبقية في هذا الدليل)، احرص على حذف الحزمة القديمة:

    flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

لم يكن دعم Unity متاحًا من "Vertex AI in Firebase".

تعرَّف على كيفية بدء استخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic لـ Unity.

الخطوة 4: حدِّث عملية التهيئة في تطبيقك

انقر على موفِّر Gemini API لعرض المحتوى الخاص بالموفِّر والرمز البرمجي على هذه الصفحة.

عدِّل طريقة تهيئة الخدمة لموفِّر واجهة برمجة التطبيقات الذي اخترته وأنشئ مثيلاً لـ GenerativeModel.

Swift


import FirebaseAILogic

// 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-3-flash-preview")

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-3-flash-preview")

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-3-flash-preview");

// 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-3-flash-preview" });

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-3-flash-preview');

Unity

لم يكن دعم Unity متاحًا من "Vertex AI in Firebase".

تعرَّف على كيفية بدء استخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic لـ Unity.

يُرجى العِلم أنّه قد لا تنشئ دائمًا مثيلاً لـ GenerativeModel، وذلك حسب الإمكانية التي تستخدمها. لبث الإدخال والإخراج باستخدام Gemini Live API، أنشئ مثيلاً لـ LiveModel.

الخطوة 5: حدِّث الرمز البرمجي استنادًا إلى الميزات التي تستخدمها

تصف هذه الخطوة التغييرات التي قد تكون مطلوبة استنادًا إلى الميزات التي تستخدمها.

Swift

لا توجد تغييرات إضافية.

Kotlin

  • Live API

    • تمت إزالة القيمة UNSPECIFIED لفئة التعداد ResponseModality. استخدِم null بدلاً من ذلك.

Java

  • Live API

    • تمت إزالة القيمة UNSPECIFIED لفئة التعداد ResponseModality. استخدِم null بدلاً من ذلك.
  • تم تغيير طرق إنشاء Java المختلفة لكي تعرض الآن بشكل صحيح مثيل فئتها، بدلاً من void.

Web

التغييرات مطلوبة فقط إذا بدأت استخدام Gemini Developer API (بدلاً من Vertex AI Gemini API):

  • إعدادات الأمان

    • تمت إزالة استخدامات SafetySetting.method غير المتوافق.
  • البيانات المضمّنة

    • تمت إزالة استخدامات InlineDataPart.videoMetadata غير المتوافق.

Dart

لا توجد تغييرات إضافية.

Unity

لم يكن دعم Unity متاحًا من "Vertex AI in Firebase".

تعرَّف على كيفية بدء استخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic لـ Unity.


قدِّم ملاحظاتك حول تجربتك مع Firebase AI Logic