Gemini API verwendet Vertex AI in Firebase
Mit der Gemini API KI-gestützte mobile und Webanwendungen und ‑funktionen mit Vertex AI in Firebase erstellen
Mit der Vertex AI Gemini API erhalten Sie Zugriff auf die neuesten auf generativer KI basierenden Modelle von Google: die Gemini-Modelle. Wenn Sie die Vertex AI Gemini API nicht serverseitig, sondern direkt über Ihre mobile App oder Webanwendung aufrufen möchten, können Sie die Vertex AI in Firebase 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.
Mit diesen Client-SDKs können Sie Ihrer App KI-Personalisierung hinzufügen, einen KI-Chat erstellen, KI-basierte Optimierungen und Automatisierungen entwickeln und vieles mehr.
Startbereit? Wählen Sie Ihre Plattform aus:
Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, die Vertex AI Gemini API serverseitig aufzurufen (z. B. mit Python, Node.js oder Go), sehen Sie sich die serverseitigen Vertex AI SDKs, Firebase Genkit oder Firebase Extensions für die Gemini API an.
Hauptmerkmale
| Multimodale Eingabe | Die Gemini-Modelle sind multimodal. An die Gemini API gesendete Prompts können also Text, Bilder (auch PDFs), Video und Audio enthalten. |
| Umfangreichere Funktionen | Mit den SDKs können Sie unter anderem die Gemini API direkt über Ihre mobile App oder Webanwendung aufrufen, einen KI-Chat erstellen und Funktionsaufrufe verwenden. |
| Sicherheit und Missbrauchsprävention für Produktions-Apps |
Verwenden Sie Firebase App Check, um die Vertex AI Gemini API vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.
Vertex AI in Firebase 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. So können Sie beispielsweise strukturierte Daten mit Firebase-Datenbankangeboten wie Cloud Firestore verwalten und Laufzeitkonfigurationen mit Firebase Remote Config dynamisch festlegen. |
Funktionsweise
Mit den Vertex AI in Firebase-SDKs kannst du Vertex AI Gemini API direkt über deine mobile App oder Webanwendung aufrufen, sodass kein Back-End eingerichtet werden muss.
Weitere Informationen zu Gemini API von Vertex AI, mit dem Sie auf die Gemini-Modelle zugreifen können
Vorgehensweise bei der Implementierung
| App mit Firebase verbinden | Registrieren Sie Ihre App in Ihrem Firebase-Projekt und fügen Sie dann die Firebase-Konfiguration Ihrer App hinzu. | |
| SDK installieren und initialisieren | Installieren Sie das Vertex AI in Firebase SDK, das für die Plattform Ihrer App spezifisch ist, und initialisieren Sie dann den Vertex AI-Dienst und das generative Modell in Ihrer App. | |
| Gemini API anrufen | Rufen Sie Gemini API mit Nur-Text- oder Multimodal-Prompts auf, um Textausgaben zu generieren. Verwenden Sie komplexere Aufrufe, um Chats zu erstellen, oder Funktionsaufrufe. | |
| 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 Einbeziehung großer Dateien in Anfragen mit Cloud Storage for Firebase-URLs. |
Nächste Schritte
Erste Schritte mit der Vertex AI Gemini API in Ihrer mobilen App oder Webanwendung
iOS-Einrichtung Android-Einrichtung Web-Einrichtung Flutter-Einrichtung
Prompts ausprobieren