Gemini API usando Firebase AI Logic
Crie apps e recursos para dispositivos móveis e da Web com tecnologia de IA usando os modelos Gemini com Firebase AI Logic
Firebase AI Logic oferece acesso aos modelos mais recentes de IA generativa do Google: os modelos do Gemini.
Se você precisar chamar o Gemini API diretamente do seu app para dispositivos móveis ou da Web — em vez do lado do servidor — use os Firebase AI Logic SDKs de cliente. Esses SDKs de cliente são criados especificamente para uso com apps para dispositivos móveis e da Web, oferecendo opções de segurança contra clientes não autorizados, além de integrações com outros serviços do Firebase.
Esses SDKs de cliente estão disponíveis em Swift para plataformas Apple, Kotlin e Java para Android, JavaScript para Web, Dart para Flutter e Unity.
Com esses SDKs de cliente, você pode adicionar personalização de IA aos apps, criar uma experiência de chat com IA, criar otimizações e automação com tecnologia de IA e muito mais.
Principais recursos
| Entrada multimodal e de linguagem natural |
Os Gemini modelos são
multimodais. Portanto, os comandos enviados à Gemini API podem incluir texto,
imagens, PDFs, vídeo e áudio. Alguns modelos Gemini também podem
gerar saídas multimodais.
Os modelos Gemini podem ser solicitados com entrada de linguagem natural. |
| Conjunto crescente de recursos |
Com os SDKs, você pode chamar o Gemini API diretamente do seu app para dispositivos móveis ou da Web para criar experiências de chat com IA, gerar imagens, usar ferramentas (como chamadas de função e Grounding com |
| Segurança e prevenção de abusos para apps de produção |
Use
Firebase App Check para ajudar a
proteger as APIs que acessam os modelos Gemini contra abusos de
clientes não autorizados.
Firebase AI Logic também tem limites de taxa por usuário por padrão, e esses limites de taxa por usuário são totalmente configuráveis. |
| Infraestrutura robusta | Aproveite a infraestrutura escalonável criada para uso com apps para dispositivos móveis e da Web, como gerenciar arquivos com Cloud Storage for Firebase, gerenciar dados estruturados com as ofertas de banco de dados do Firebase (como o Cloud Firestore), e definir configurações de execução dinamicamente com o Firebase Remote Config. |
Como funciona?
Firebase AI Logic oferece SDKs de cliente, um serviço de proxy e outros recursos que permitem acessar os modelos de IA generativa do Google para criar recursos de IA em apps para dispositivos móveis e da Web.
Suporte para modelos do Google e provedores "Gemini API"
Oferecemos suporte a todos os modelos mais recentes Gemini modelos, e você escolhe o provedor "Gemini API" preferido para acessar esses modelos. Oferecemos suporte a Gemini Developer API e Vertex AI Gemini API. Saiba mais sobre as diferenças entre o uso dos dois provedores de API.
Se você escolher usar o Gemini Developer API, aproveite o nível sem custo financeiro para começar a usar rapidamente.
SDKs de cliente para dispositivos móveis e para Web
Você envia solicitações aos modelos diretamente do seu app para dispositivos móveis ou da Web usando nossos Firebase AI Logic SDKs de cliente, disponíveis em Swift para plataformas Apple, Kotlin e Java para Android, JavaScript para Web, Dart para Flutter e Unity.
Se você tiver os dois provedores Gemini API configurados no seu projeto do Firebase, poderá alternar entre eles ativando a outra API e mudando algumas linhas de código de inicialização.
Além disso, vários dos nossos SDKs de cliente oferecem acesso à inferência híbrida e no dispositivo. Essa configuração permite que o app use o modelo no dispositivo quando ele estiver disponível, mas faça o fallback de maneira integrada para o modelo hospedado na nuvem quando necessário (e vice-versa).
Serviço de proxy
Nosso serviço de proxy atua como um gateway entre o cliente e o Gemini API provedor escolhido (e os modelos do Google). Ele oferece serviços e integrações importantes para apps para dispositivos móveis e da Web. Por exemplo, você pode configurar Firebase App Check para ajudar a proteger o provedor de API escolhido e os recursos de back-end contra abusos de clientes não autorizados.
Isso é particularmente importante se você escolher usar o Gemini Developer API porque nosso serviço de proxy e essa App Check integração garantem que sua chave de API Gemini permaneça no servidor e não seja incorporada à base de código dos seus apps.
Caminho de implementação
| Configure seu projeto do Firebase e conecte o app ao Firebase | Use o fluxo de trabalho guiado na página Firebase AI Logic do Firebase console para configurar seu projeto (incluindo a ativação das APIs necessárias para o provedor Gemini API escolhido), registre seu app no projeto do Firebase e adicione a configuração do Firebase ao app. | |
| Instalar e inicializar o SDK | Instale o Firebase AI Logic SDK específico para a plataforma do seu app e inicialize o serviço e crie uma instância de modelo no app. | |
| Enviar solicitações de comando aos modelos Gemini | Use os SDKs para enviar comandos somente de texto ou multimodais a um Gemini
modelo para gerar
texto e código,
saída estruturada (como JSON)
e
imagens.
Crie experiências mais ricas com conversa multiturno, streaming bidirecional (incluindo áudio), e chamadas de função. |
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| Preparar para produção | Implemente integrações importantes para apps para dispositivos móveis e da Web, como proteger a API contra abusos com Firebase App Check e usar Firebase Remote Config para atualizar parâmetros no código remotamente (principalmente o nome do modelo). |
Próximas etapas
Comece a acessar um modelo no seu app para dispositivos móveis ou da Web