Usługa Firebase AI Logic i jej pakiety SDK klienta były wcześniej nazywane „Vertex AI in Firebase”. Aby lepiej odzwierciedlić nasze rozszerzone usługi i funkcje (np. teraz obsługujemy Gemini Developer API), zmieniliśmy nazwę i przepakowaliśmy nasze usługi w Firebase AI Logic.
Aby bezpiecznie uzyskiwać dostęp do modeli generatywnej AI od Google bezpośrednio z aplikacji mobilnych lub aplikacji internetowych, możesz teraz wybrać dostawcę „Gemini API” – dostępnego od dawna Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) lub nowego Gemini Developer API. Oznacza to, że możesz teraz korzystać z Gemini Developer API, która zapewnia bezpłatny poziom z rozsądnymi limitami i limitami żądań.
Omówienie procedury migracji na pakiety 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.
Ma zastosowanie tylko wtedy, gdy przechodzisz na Gemini Developer API zamiast Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).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 ramach tej migracji możesz wybrać dostawcę „Gemini API”:
Stare pakiety SDK „Vertex AI in Firebase” mogły używać tylko Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).
Nowe pakiety SDK Firebase AI Logic pozwalają wybrać, którego dostawcę „Gemini API” chcesz wywoływać bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej – Gemini Developer API czy Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).
Sprawdź różnice między tymi 2 dostawcami Gemini API, zwłaszcza w zakresie obsługiwanych funkcji, cen i limitów liczby żądań. 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 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI):
pomiń następny krok i przejdź od razu do aktualizowania biblioteki w aplikacji, a potem do pozostałych części tego przewodnika.Jeśli chcesz przejść na Gemini Developer API:
przejdź do następnego kroku, aby skonfigurować projekt w Firebase do korzystania z tego interfejsu API, a następnie zapoznaj się z pozostałą częścią tego przewodnika.
Krok 2. Skonfiguruj projekt w Firebase, aby móc korzystać z 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 Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), przejdź do następnego kroku.
Pamiętaj, że w projekcie możesz mieć włączonych obu dostawców „Gemini API” jednocześnie.
W konsoli Firebase otwórz Usługi AI > AI Logic.
Otwórz kartę Ustawienia i wybierz Gemini Developer API.
Włącz Gemini Developer API.
Konsola sprawdzi, czy wymagane interfejsy API są włączone, i wygeneruje klucz interfejsu API Gemini w Twoim projekcie w Firebase.
Nie dodawaj tego klucza interfejsu API Gemini do bazy kodu aplikacji. Więcej informacjiAby zaktualizować bibliotekę i inicjowanie w aplikacji, postępuj zgodnie z tym przewodnikiem po migracji.
Krok 3. Zaktualizuj bibliotekę używaną w aplikacji
Zaktualizuj bazę kodu aplikacji, aby używać biblioteki Firebase AI Logic.
Swift
W Xcode, przy otwartym projekcie aplikacji, zaktualizuj pakiet Firebase do wersji 12.5.0 lub nowszej, korzystając z jednej z tych opcji:
Opcja 1. Zaktualizuj wszystkie pakiety: kliknij File (Plik) > Packages (Pakiety) > Update to Latest Package Versions (Zaktualizuj do najnowszych wersji pakietów).
Opcja 2. Zaktualizuj Firebase osobno: przejdź do pakietu Firebase w sekcji Package Dependencies (Zależności pakietów). Kliknij prawym przyciskiem myszy pakiet Firebase, a następnie wybierz Update Package (Zaktualizuj pakiet).
Sprawdź, czy pakiet Firebase jest teraz w wersji 12.5.0 lub nowszej. Jeśli nie, sprawdź, czy określone przez Ciebie wymagania dotyczące pakietu umożliwiają aktualizację do wersji 12.5.0 lub nowszej.
Wybierz cel aplikacji w edytorze projektu, a następnie przejdź do sekcji Frameworks, Libraries, and Embedded Content (Platformy, biblioteki i umieszczone treści).
Dodaj nową bibliotekę: kliknij przycisk +, a następnie dodaj FirebaseAILogic 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) poniższymi.Pamiętaj, że łatwiej może być przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) przed usunięciem starej zależności.
// BEFORE dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y"))
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")// OR if not using the BoMimplementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0")) // 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 aplikacji na Androida z plikami Gradle.
Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, wystarczy dodać zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptować 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) poniższymi.Pamiętaj, że łatwiej może być przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) przed usunięciem starej zależności.
// BEFORE dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y"))
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")// OR if not using the BoMimplementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:35.1.0")) // 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 aplikacji na Androida z plikami Gradle.
Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, wystarczy dodać zależność dla biblioteki firebase-ai i zaakceptować najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.
Web
Pobierz najnowszą wersję pakietu Firebase JS SDK dla aplikacji internetowych za pomocą npm:
npm i firebase@latest
LUB
yarn add firebase@latest
Wszędzie tam, gdzie zaimportowano bibliotekę, zaktualizuj instrukcje importowania, aby używać
firebase/ai.Pamiętaj, że łatwiej może być przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) przed usunięciem starych importów.
// 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 pakiet
firebase_aiw plikupubspec.yaml, uruchamiając to polecenie w katalogu projektu Flutter:flutter pub add firebase_ai
Przebuduj projekt Flutter:
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 SDK Firebase AI Logic w Unity.
Krok 4. Zaktualizuj inicjowanie w aplikacji
|
Kliknij dostawcę Gemini API, 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-3.8-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 SDK Firebase AI Logic w Unity.
Pamiętaj, że w zależności od używanej funkcji nie zawsze utworzysz instancję GenerativeModel. 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 podczas tej migracji przechodzisz na Gemini Developer API, musisz zaktualizować żądania multimodalne, aby uwzględniały pliki jako dane wbudowane (lub używać adresów URL YouTube w przypadku filmów).
Przejrzyj poniższe listy, aby sprawdzić, czy musisz wprowadzić jakieś zmiany w kodzie, aby dostosować go do pakietu SDK Firebase AI Logic.
Swift
Brak dodatkowych zmian.
Kotlin
Live API
- Usunięto wartość
UNSPECIFIEDdla klasy wyliczeniowejResponseModality. Zamiast tego użyjnull.
- Usunięto wartość
Java
Live API
- Usunięto wartość
UNSPECIFIEDdla klasy wyliczeniowejResponseModality. Zamiast tego użyjnull.
- Usunięto wartość
Zmieniono różne metody kreatora Java, aby teraz prawidłowo zwracały instancję swojej klasy, a nie void.
Web
Zmiany wymagane tylko wtedy, gdy zaczynasz używać Gemini Developer API (zamiast Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)):
Ustawienia bezpieczeństwa
- Usunięto przypadki użycia nieobsługiwanego elementu
SafetySetting.method.
- Usunięto przypadki użycia nieobsługiwanego elementu
Dane wbudowane
- Usunięto przypadki użycia nieobsługiwanego elementu
InlineDataPart.videoMetadata.
- Usunięto przypadki użycia nieobsługiwanego elementu
Dart
Brak dodatkowych zmian.
Unity
Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna w przypadku „Vertex AI in Firebase”.
Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu SDK Firebase AI Logic w Unity.
Prześlij opinię o korzystaniu z usługi Firebase AI Logic