Gemini API verwendet Firebase AI Logic
Mit Firebase AI Logic KI-gestützte Mobil- und Webanwendungen und ‑funktionen mit den Modellen Gemini und Imagen erstellen
Mit Firebase AI Logic erhalten Sie Zugriff auf die neuesten auf generativer KI basierenden Modelle von Google: die Gemini-Modelle und die Imagen-Modelle.
Wenn Sie die Gemini API oder Imagen API direkt über Ihre mobile App oder Web-App und nicht serverseitig aufrufen möchten, können Sie die Firebase AI Logic-Client-SDKs verwenden. Diese Client-SDKs wurden speziell für die Verwendung mit mobilen Apps und Webanwendungen entwickelt. Sie bieten Sicherheitsoptionen gegen nicht autorisierte Clients sowie Integrationen mit anderen Firebase-Diensten.
Diese Client-SDKs sind in Swift für Apple-Plattformen, Kotlin und Java für Android, JavaScript für das Web, Dart für Flutter und Unity verfügbar.
Mit diesen Client-SDKs können Sie Apps KI-Personalisierung hinzufügen, KI-Chats erstellen, KI-gestützte Optimierungen und Automatisierungen entwickeln und vieles mehr.
Benötigen Sie mehr Flexibilität oder eine serverseitige Integration?
Genkit ist das Open-Source-Framework von Firebase für die anspruchsvolle serverseitige KI-Entwicklung mit umfassendem Zugriff auf Modelle von Google, OpenAI, Anthropic und anderen. Sie bietet erweiterte KI-Funktionen und spezielle lokale Tools.
Hauptmerkmale
| Multimodale und natürliche Spracheingaben |
Die Gemini-Modelle sind multimodal. An die Gemini API gesendete Prompts können also Text, Bilder, PDFs, Video und Audio enthalten.
Sowohl das Gemini- als auch das Imagen-Modell können mit Prompts in natürlicher Sprache versehen werden. |
| Umfangreichere Funktionen | Mit den SDKs können Sie die Gemini API oder Imagen API direkt über Ihre mobile App oder Webanwendung aufrufen, um beispielsweise KI-Chats zu erstellen, Bilder zu generieren, Funktionsaufrufe (Tools) zu verwenden oder Eingabe und Ausgabe (einschließlich Audio) zu streamen. |
| Sicherheit und Missbrauchsprävention für Produktions-Apps |
Mit Firebase App Check kannst du die APIs, die auf die Gemini- und Imagen-Modelle zugreifen, vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients schützen.
Firebase AI Logic hat außerdem standardmäßig Ratenlimits pro Nutzer, die vollständig konfigurierbar sind. |
| Robuste Infrastruktur | Sie können eine skalierbare Infrastruktur nutzen, die für die Verwendung mit mobilen Apps und Webanwendungen entwickelt wurde. Dazu gehören die Verwaltung von Dateien mit Cloud Storage for Firebase, die Verwaltung strukturierter Daten mit Firebase-Datenbankangeboten wie Cloud Firestore und die dynamische Festlegung von Laufzeitkonfigurationen mit Firebase Remote Config. |
Funktionsweise
Firebase AI Logic bietet Client-SDKs, einen Proxy-Dienst und andere Funktionen, mit denen Sie auf die generativen KI-Modelle von Google zugreifen und KI-Funktionen in Ihren mobilen und Web-Apps erstellen können.
Unterstützung für Google-Modelle und „Gemini API“-Anbieter
Wir unterstützen alle aktuellen Gemini- und Imagen 3-Modelle. Sie wählen Ihren bevorzugten Gemini API-Anbieter aus, um auf diese Modelle zuzugreifen. Wir unterstützen sowohl Gemini Developer API als auch Vertex AI Gemini API. Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen den beiden API-Anbietern
Wenn Sie sich für die Gemini Developer API entscheiden, können Sie die kostenlose Stufe nutzen, um schnell loszulegen.
SDKs für mobile und Web-Clients
Sie senden Anfragen an die Modelle direkt über Ihre mobile App oder Web-App mit unseren Firebase AI Logic Client-SDKs, die in Swift für Apple-Plattformen, Kotlin und Java für Android, JavaScript für das Web, Dart für Flutter und Unity verfügbar sind.
Wenn Sie beide Gemini API-Anbieter in Ihrem Firebase-Projekt eingerichtet haben, können Sie zwischen den API-Anbietern wechseln, indem Sie einfach die andere API aktivieren und einige Zeilen des Initialisierungscodes ändern.
Außerdem bietet unser Client-SDK für das Web experimentellen Zugriff auf hybride und On-Device-Inferenzen für Web-Apps, die in Chrome auf dem Computer ausgeführt werden. Mit dieser Konfiguration kann Ihre App das On-Device-Modell verwenden, wenn es verfügbar ist, bei Bedarf aber nahtlos auf das cloudbasierte Modell umstellen.
Proxy-Dienst
Unser Proxy-Dienst dient als Gateway zwischen dem Client und dem von Ihnen ausgewählten Gemini API-Anbieter (und den Modellen von Google). Sie bietet Dienste und Integrationen, die für mobile und Webanwendungen wichtig sind. Sie können beispielsweise Firebase App Check einrichten, um den von Ihnen ausgewählten API-Anbieter und Ihre Back-End-Ressourcen vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.
Das ist besonders wichtig, wenn Sie sich für die Gemini Developer API entschieden haben, da unser Proxy-Dienst und diese App Check-Integration dafür sorgen, dass Ihr Gemini API-Schlüssel auf dem Server bleibt und nicht in die Codebasis Ihrer Apps eingebettet wird.
Vorgehensweise bei der Implementierung
| Firebase-Projekt einrichten und App mit Firebase verbinden | Verwende den interaktiven Workflow auf der Seite Firebase AI Logic der Firebase Console, um dein Projekt einzurichten (einschließlich Aktivierung der erforderlichen APIs für den ausgewählten Gemini API-Anbieter), deine App in deinem Firebase-Projekt zu registrieren und deiner App dann die Firebase-Konfiguration hinzuzufügen. | |
| SDK installieren und initialisieren | Installieren Sie das Firebase AI Logic SDK, das für die Plattform Ihrer App spezifisch ist, und initialisieren Sie dann den Dienst und erstellen Sie eine Modellinstanz in Ihrer App. | |
| Promptanfragen an die Modelle Gemini und Imagen senden | Mit den SDKs können Sie Text- oder multimodale Prompts an ein Gemini-Modell senden, um Text und Code, strukturierte Ausgabe (z. B. JSON) und Bilder zu generieren.
Alternativ können Sie auch ein Imagen-Modell anweisen, Bilder zu generieren.
Mit mehrfachen Chats, zweisprachigem Streaming von Text und Audio und Funktionsaufrufen können Sie noch mehr aus Ihren Inhalten herausholen. |
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| Für die Produktion vorbereiten | Implementieren Sie wichtige Integrationen für mobile und Web-Apps, z. B. den Schutz der API vor Missbrauch mit Firebase App Check und die Verwendung von Firebase Remote Config, um Parameter in Ihrem Code aus der Ferne zu aktualisieren (z. B. den Modellnamen). |
Nächste Schritte
Erste Schritte mit dem Zugriff auf ein Modell über eine mobile App oder Web-App