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


Firebase AI Logic i jej pakiety SDK klienta były wcześniej nazywane "Vertex AI in Firebase". Aby lepiej odzwierciedlić nasze rozszerzone usługi i funkcje (np. obsługujemy teraz Gemini Developer API!), zmieniliśmy nazwę i przepakowaliśmy nasze usługi w Firebase AI Logic.

Aby bezpiecznie uzyskiwać dostęp do modeli generatywnej AI Google bezpośrednio z aplikacji mobilnych lub internetowych, możesz teraz wybrać dostawcę „Gemini API” – dostępny od dawna Vertex AI Gemini API lub nowy Gemini Developer API. Oznacza to, że możesz teraz korzystać z interfejsu Gemini Developer API, który oferuje bezpłatny pakiet z rozsądnymi limitami i limitami przydziału.

Omówienie czynności związanych z migracją do pakietów SDK Firebase AI Logic

  • Krok 1. Wybierz najlepszego dostawcę „Gemini API” dla swojej aplikacji i przypadków użycia .

  • Krok 2. Skonfiguruj projekt w Firebase, aby móc korzystać z Gemini Developer API.
    Dotyczy tylko sytuacji, gdy przechodzisz na interfejs Gemini Developer API zamiast Vertex AI Gemini API.

  • Krok 3. Zaktualizuj bibliotekę używaną w aplikacji.

  • Krok 4. Zaktualizuj inicjację w aplikacji.

  • Krok 5. Zaktualizuj kod w zależności od używanych funkcji.

Krok 1. Wybierz najlepszego dostawcę „Gemini API” dla swojej aplikacji

W ramach tej migracji możesz wybrać dostawcę „Gemini API”:

  • Stare pakižety SDK "Vertex AI in Firebase" mogły korzystać tylko z Vertex AI Gemini API.

  • Nowe Firebase AI Logic pakiety SDK umożliwiają wybranie dostawcy „Gemini API”, z którego chcesz korzystać bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej – interfejsu Gemini Developer API lub Vertex AI Gemini API.

Zapoznaj się z różnicami między korzystaniem z obu Gemini API dostawców, zwłaszcza pod względem obsługiwanych funkcji, cen i limitów. 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 pakietu i rozsądnego limitu przydziału.

Krok 2. Skonfiguruj projekt w Firebase, aby móc korzystać z Gemini Developer API

Ten krok jest wymagany tylko wtedy, gdy chcesz przejść na Gemini Developer API w pakietach 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”.

  1. W konsoli Firebase otwórz Usługi AI > AI Logic.

  2. Otwórz kartę Ustawienia i wybierz Gemini Developer API.

  3. Włącz Gemini Developer API.

    Konsola sprawdzi, czy wymagane interfejsy API są włączone, i wygeneruje klucz Gemini API w projekcie w Firebase.
    Nie dodawaj tego klucza interfejsu API Gemini do bazy kodu aplikacji. Więcej informacji

  4. Postępuj zgodnie z instrukcjami w tym przewodniku migracji, aby zaktualizować bibliotekę i inicjację w aplikacji.

Krok 3. Zaktualizuj bibliotekę używaną w aplikacji

Zaktualizuj bazę kodu aplikacji, aby korzystać z biblioteki Firebase AI Logic.

Swift

  1. 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: otwórz Plik > Pakiety > Zaktualizuj do najnowszych wersji pakietów.

    • Opcja 2. Zaktualizuj Firebase osobno: otwórz pakiet Firebase w sekcji Zależności pakietów. Kliknij prawym przyciskiem myszy pakiet Firebase, a następnie wybierz Zaktualizuj pakiet.

  2. 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.

  3. W edytorze projektu wybierz cel aplikacji, a następnie otwórz sekcję Frameworki, biblioteki i treści osadzone.

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

  5. Po zakończeniu migracji aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) usuń starą bibliotekę:wybierz FirebaseVertexAI, 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 stosownych przypadkach) tymi:

    Pamiętaj, że przed usunięciem starej zależności łatwiej może być przeprowadzić migrację bazy 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:34.13.0"))

  // 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, dodaj zależność od biblioteki firebase-ai i zaakceptuj 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 stosownych przypadkach) tymi:

    Pamiętaj, że przed usunięciem starej zależności łatwiej może być przeprowadzić migrację bazy 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:34.13.0"))

  // 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, dodaj zależność od biblioteki firebase-ai i zaakceptuj najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.

Web

  1. Pobierz najnowszą wersję pakietu Firebase JS SDK na strony internetowe za pomocą npm:

    npm i firebase@latest

    LUB

    yarn add firebase@latest

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

    Pamiętaj, że przed usunięciem starych importów łatwiej może być przeprowadzić migrację bazy 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

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

    flutter pub add firebase_ai

  2. Przebuduj projekt Flutter:

    flutter run

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

    flutter pub remove firebase_vertexai

Unity

Usługa „Vertex AI in Firebase” nie obsługiwała Unity .

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

Krok 4. Zaktualizuj inicjację w aplikacji

Kliknij swojego Gemini API dostawcę, aby wyświetlić na tej stronie treści i kod dotyczące tego dostawcy.

Zaktualizuj sposób inicjowania usługi dla wybranego dostawcy interfejsu API i utwórz instancję GenerativeModel.

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-flash-preview")

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-flash-preview")

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-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, 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-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 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-flash-preview');

Unity

Usługa „Vertex AI in Firebase” nie obsługiwała Unity.

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

Pamiętaj, że w zależności od używanej funkcji nie zawsze musisz tworzyć instancję GenerativeModel instance. 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 adresów URL Cloud Storage i w ramach tej migracji przechodzisz na interfejs Gemini Developer API, musisz zaktualizować żądania multimodalne, aby zawierały pliki jako dane w treści (lub używać adresów URL YouTube w przypadku filmów).

  • Zapoznaj się z tymi listami, aby sprawdzić, czy musisz wprowadzić jakieś zmiany w kodzie, aby uwzględnić pakiet Firebase AI Logic SDK.

Swift

Nie ma dodatkowych zmian.

Kotlin

  • Live API

    • Usunięto wartość UNSPECIFIED w przypadku klasy wyliczeniowej ResponseModality. Zamiast niej użyj null.

Java

  • Live API

    • Usunięto wartość UNSPECIFIED w przypadku klasy wyliczeniowej ResponseModality. Zamiast niej użyj null.

  • Zmieniono różne metody tworzenia w języku Java, aby teraz prawidłowo zwracały instancję swojej klasy zamiast void.

Web

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

  • Ustawienia bezpieczeństwa

    • Usunięto użycie nieobsługiwanej metody SafetySetting.method.

  • Dane w treści

    • Usunięto użycie nieobsługiwanej metody InlineDataPart.videoMetadata.

Dart

Nie ma dodatkowych zmian.

Unity

Usługa „Vertex AI in Firebase” nie obsługiwała Unity.

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


Prześlij opinię o korzystaniu z Firebase AI Logic