Firebase AI Logic וערכות ה-SDK של הלקוח נקראו בעבר "Vertex AI in Firebase". כדי לשקף טוב יותר את השירותים והתכונות המורחבים שלנו (לדוגמה, עכשיו אנחנו תומכים ב-Gemini Developer API!), שינינו את השם של השירותים שלנו וארזנו אותם מחדש בתור Firebase AI Logic.
כדי לגשת בצורה מאובטחת למודלים של AI גנרטיבי מבית Google ישירות מהאפליקציות לנייד או מהאתרים, אתם יכולים עכשיו לבחור ספק "Gemini API" – Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) שזמין כבר הרבה זמן או Gemini Developer API החדש. זה אומר שעכשיו אתם יכולים להשתמש ב-Gemini Developer API, שמספק רמת שירות ללא עלות עם מכסות והגבלות סבירות על קצב יצירת הבקשות.
סקירה כללית של השלבים למעבר לערכות ה-SDK של Firebase AI Logic
שלב 1: בוחרים את הספק הכי מתאים של "Gemini API" לאפליקציה ולתרחישי השימוש שלכם.
שלב 2: מגדירים את פרויקט Firebase כדי שתוכלו להשתמש ב-Gemini Developer API.
רלוונטי רק אם מחליפים את Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) ב-Gemini Developer API.שלב 3: מעדכנים את הספרייה שבה משתמשים באפליקציה.
שלב 4: מעדכנים את ההפעלה באפליקציה.
שלב 5: מעדכנים את הקוד בהתאם לתכונות שבהן משתמשים.
שלב 1: בוחרים את ספק Gemini API שהכי מתאים לאפליקציה
במסגרת ההעברה הזו, אתם יכולים לבחור ספק "Gemini API":
ערכות ה-SDK הישנות של Vertex AI in Firebase יכלו להשתמש רק ב-Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).
ערכות ה-SDK החדשות של Firebase AI Logic מאפשרות לכם לבחור לאיזה ספק של "Gemini API" אתם רוצים להתקשר ישירות מהאפליקציה לנייד או מהאתר – Gemini Developer API או Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).
חשוב לבדוק את ההבדלים בין שני הספקים של Gemini API, במיוחד מבחינת התכונות הנתמכות, התמחור ומגבלות הקצב. לדוגמה, Gemini Developer API לא תומך באספקת קבצים באמצעות כתובות URL של Cloud Storage, אבל יכול להיות שזו בחירה טובה אם אתם רוצים לנצל את המכסה הסבירה והשכבה ללא עלות.
אם אתם רוצים להמשיך להשתמש ב-Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI):
דלגו על השלב הבא ועברו ישירות אל עדכון הספרייה באפליקציה, ואז לשאר השלבים במדריך הזה.אם אתם רוצים לעבור אל Gemini Developer API:
המשיכו לשלב הבא כדי להגדיר את הפרויקט ב-Firebase לשימוש ב-API הזה, ואז לשאר השלבים במדריך הזה.
שלב 2: מגדירים את הפרויקט ב-Firebase כדי שתוכלו להשתמש ב-Gemini Developer API
צריך לבצע את השלב הזה רק אם רוצים לעבור לשימוש ב-Gemini Developer API עם ערכות ה-SDK של הלקוח ב-Firebase AI Logic. אבל אם אתם רוצים להמשיך להשתמש ב-Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI), דלגו לשלב הבא.
שימו לב שאפשר להפעיל בפרויקט את שני הספקים של Gemini API בו-זמנית.
במסוף Firebase, נכנסים לדף AI Services > AI Logic.
עוברים לכרטיסייה הגדרות ולוחצים על Gemini Developer API.
מפעילים את Gemini Developer API.
המסוף יוודא שממשקי ה-API הנדרשים מופעלים וייצור מפתח API של Gemini בפרויקט Firebase.
אל תוסיפו את מפתח ה-API של Gemini לבסיס הקוד של האפליקציה. מידע נוסףכדי לעדכן את הספרייה וההפעלה באפליקציה, המשיכו לקרוא את המדריך הזה להעברת נתונים (מיגרציה).
שלב 3: מעדכנים את הספרייה שבה משתמשים באפליקציה
מעדכנים את בסיס הקוד של האפליקציה כך שישתמש בספרייה Firebase AI Logic.
Swift
ב-Xcode, כשהפרויקט של האפליקציה פתוח, מעדכנים את חבילת Firebase לגרסה 12.5.0 ואילך באחת מהדרכים הבאות:
אפשרות 1: מעדכנים את כל החבילות: עוברים אל File > Packages > Update to Latest Package Versions.
אפשרות 2: מעדכנים את Firebase בנפרד: עוברים לחבילת Firebase בקטע Package Dependencies (יחסי תלות בין חבילות). לוחצים לחיצה ימנית על החבילה של Firebase ובוחרים באפשרות Update Package.
מוודאים שבחבילת Firebase מוצגת עכשיו גרסה 12.5.0 ואילך. אם לא, ודאו שדרישות החבילה שציינתם מאפשרות עדכון לגרסה 12.5.0 ואילך.
בוחרים את היעד של האפליקציה ב-Project Editor, ואז עוברים לקטע Frameworks, Libraries, and Embedded Content.
מוסיפים את הספרייה החדשה: לוחצים על הכפתור + ומוסיפים את FirebaseAILogic מחבילת Firebase.
אחרי שתסיימו להעביר את האפליקציה (ראו את שאר הקטעים במדריך הזה), הקפידו להסיר את הספרייה הישנה:
בוחרים באפשרות FirebaseVertexAI ולוחצים על הלחצן —.
Kotlin
בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל
<project>/<app-module>/build.gradle.ktsאו<project>/<app-module>/build.gradle), מחליפים את יחסי התלות הישנים (אם רלוונטי) ביחסי התלות הבאים.יכול להיות שיהיה קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את הסעיפים הבאים במדריך הזה) לפני שמוחקים את התלות הישנה.
// 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") }מסנכרנים את פרויקט Android עם קובצי Gradle.
שימו לב: אם אתם בוחרים לא להשתמש ב-Firebase Android BoM, פשוט הוסיפו את התלות בספרייה firebase-ai ואשרו את הגרסה העדכנית שמוצעת על ידי Android Studio.
Java
בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל
<project>/<app-module>/build.gradle.ktsאו<project>/<app-module>/build.gradle), מחליפים את יחסי התלות הישנים (אם רלוונטי) ביחסי התלות הבאים.יכול להיות שיהיה קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את הסעיפים הבאים במדריך הזה) לפני שמוחקים את התלות הישנה.
// 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") }מסנכרנים את פרויקט Android עם קובצי Gradle.
שימו לב: אם אתם בוחרים לא להשתמש ב-Firebase Android BoM, פשוט הוסיפו את התלות בספרייה firebase-ai ואשרו את הגרסה העדכנית שמוצעת על ידי Android Studio.
Web
מורידים את הגרסה העדכנית של Firebase JS SDK לאינטרנט באמצעות npm:
npm i firebase@latest
או
yarn add firebase@latest
בכל מקום שבו ייבאתם את הספרייה, עדכנו את הצהרות הייבוא כך שישתמשו ב-
firebase/aiבמקום זאת.שימו לב: יכול להיות שיהיה קל יותר להעביר את בסיס הקוד של האפליקציה (ראו את הסעיפים הבאים במדריך הזה) לפני שמוחקים את הייבוא הישן.
// 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
כדי לעדכן את השימוש בחבילה
firebase_aiבקובץpubspec.yaml, מריצים את הפקודה הבאה מספריית הפרויקט ב-Flutter:flutter pub add firebase_ai
בונים מחדש את פרויקט Flutter:
flutter run
אחרי שמסיימים להעביר את האפליקציה (ראו את הסעיפים הבאים במדריך הזה), חשוב למחוק את החבילה הישנה:
flutter pub remove firebase_vertexai
Unity
לא הייתה תמיכה ב-Unity ב-"Vertex AI in Firebase".
שלב 4: מעדכנים את ההפעלה באפליקציה
|
כדי לראות תוכן וקוד שספציפיים לספק, לוחצים על הספק Gemini API בדף הזה. |
מעדכנים את אופן ההפעלה של השירות לספק ה-API שבחרתם ויוצרים מכונה של 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
התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-"Vertex AI in Firebase".
שימו לב: בהתאם ליכולת שבה אתם משתמשים, יכול להיות שלא תמיד תיצרו מכונה של GenerativeModel. כדי להעביר קלט ופלט בסטרימינג באמצעות Gemini Live API, צריך ליצור מכונה של LiveModel.
שלב 5: מעדכנים את הקוד בהתאם לתכונות שבהן משתמשים
בשלב הזה מתוארים השינויים שצריך לבצע בהתאם לתכונות שבהן אתם משתמשים.
אם אתם משתמשים בכתובות URL של Cloud Storage וגם עברתם להשתמש ב-Gemini Developer API במסגרת ההעברה הזו, אתם צריכים לעדכן את הבקשות המולטי-מודאליות כך שיכללו קבצים כנתונים מוטבעים (או להשתמש בכתובות URL של YouTube לסרטונים).
כדאי לעיין ברשימות הבאות כדי לבדוק אם צריך לבצע שינויים בקוד כדי להתאים אותו ל-SDK של Firebase AI Logic.
Swift
אין שינויים נוספים.
Kotlin
Live API
- הערך
UNSPECIFIEDהוסר ממחלקת ה-enumResponseModality. במקום זאת, צריך להשתמש ב-null.
- הערך
Java
Live API
- הערך
UNSPECIFIEDהוסר ממחלקת ה-enumResponseModality. במקום זאת, צריך להשתמש ב-null.
- הערך
שינינו כמה שיטות של Java builder כך שיחזירו עכשיו את המופע של המחלקה שלהן, במקום void.
Web
צריך לבצע שינויים רק אם אתם מתחילים להשתמש ב-Gemini Developer API (במקום ב-Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)):
הגדרות בטיחות
- הוסרו השימושים ב-
SafetySetting.methodשלא נתמך.
- הוסרו השימושים ב-
נתונים מוטבעים
- הוסרו השימושים ב-
InlineDataPart.videoMetadataשלא נתמך.
- הוסרו השימושים ב-
Dart
אין שינויים נוספים.
Unity
התמיכה ב-Unity לא הייתה זמינה מ-"Vertex AI in Firebase".
שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Firebase AI Logic