使用 Gemini API 時，您可以建立跨多輪的任意形式對話。Vertex AI in Firebase SDK 會管理對話狀態，簡化這個程序，因此您不必像使用 generateContentStream() 或 generateContent() 那樣自行儲存對話記錄。
事前準備
如果您尚未完成，請完成 Vertex AI in Firebase SDK 的入門指南。請確認你已完成下列所有操作：
設定新的或現有的 Firebase 專案，包括使用 Blaze 定價方案和啟用必要的 API。
將應用程式連結至 Firebase，包括註冊應用程式，以及將 Firebase 設定新增至應用程式。
新增 SDK，並在應用程式中初始化 Vertex AI 服務和生成式模型。
將應用程式連結至 Firebase、新增 SDK 並初始化 Vertex AI 服務和生成模型後，您就可以呼叫 Gemini API。
傳送聊天提示要求
如要建立多輪對話 (例如聊天)，請先初始化
，請呼叫 startChat()。接著使用 sendMessageStream() (或 sendMessage()) 傳送新的使用者訊息，這也會將訊息和回應附加至即時通訊記錄。
與對話內容相關聯的 role 有兩種可能的選項：
user：提供提示的角色。這個值是呼叫sendMessageStream()(或sendMessage()) 的預設值，如果傳遞不同的角色，函式就會擲回例外狀況。model：提供回應的角色。這個角色可用於 使用現有的history呼叫startChat()。
請選擇要串流回應 (sendMessageStream)，還是等待回應產生完整結果 (sendMessage)。
串流
您可以不等待模型產生的完整結果，改用串流處理部分結果，藉此加快互動速度。
不串流播放
或者，您可以等待整個結果，而不是串流；只有在模型完成整個產生程序後，系統才會傳回結果。
瞭解如何選擇 Gemini 模型 以及可選擇的位置 選擇適合您的用途和應用程式
你還可以做些什麼？
- 瞭解如何計算符記數量 然後再將較長的提示傳送至模型
- 設定「Cloud Storage for Firebase」 ，方便您在多模態要求中納入大型檔案 Cloud Storage網址。包括圖片、PDF、影片和音訊。
- 開始著手準備正式版，包括設定 Firebase App Check，以防 Gemini API 遭到未授權用戶端濫用。
試用 Gemini API 的其他功能
瞭解如何控管內容產生
您也可以使用 Vertex AI Studio。
進一步瞭解 Gemini 模型
進一步瞭解 適用於各種用途 和 配額與定價。提供意見 你使用 Vertex AI in Firebase 的感想