En esta guía, se muestra cómo comenzar a realizar llamadas al API de Vertex AI Gemini directamente desde tu app con la SDK de Vertex AI para Firebase.
Requisitos previos
En esta guía, se asume que estás familiarizado con el uso de JavaScript para desarrollar aplicaciones web. Esta guía es independiente del framework.
Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu app web cumplan con los siguientes requisitos: requisitos:
- (Opcional) Node.js
- Navegador web moderno
(Opcional) Revisa la app de ejemplo.
Puedes probar el SDK rápidamente, ver una implementación completa de varios usos casos, o usar la app de ejemplo si no tienes tu propia app web. Para usar la app de ejemplo, deberás conéctalo a un proyecto de Firebase.
Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase
Si ya tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a Firebase
En Firebase console, ve a Página Crea con Gemini, y, luego, haz clic en la segunda tarjeta para iniciar un flujo de trabajo que te ayude las siguientes tareas. Si ves una pestaña en la consola de Vertex AI, estas tareas estén completas.
Actualiza tu proyecto para usar Plan de precios Blaze (pago por uso).
Habilita las dos APIs siguientes para tu proyecto:
aiplatform.googleapis.com
yfirebaseml.googleapis.com
Continúa con el siguiente paso de esta guía para agregar el SDK a tu app.
Si aún no tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a esta plataforma
Paso 2: Agrega el SDK
Con tu proyecto de Firebase configurado y tu app conectada a Firebase (consulta el paso anterior), ahora puedes agregar el SDK de Vertex AI para Firebase a tu app.
La biblioteca de Vertex AI para Firebase proporciona acceso a la API de Vertex AI Gemini y se incluye como parte del SDK de Firebase JavaScript para la Web.
Instala el SDK de Firebase JS para la Web con npm:
npm install firebase
Inicializa Firebase en tu app:
import { initializeApp } from "firebase/app"; // 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);
Paso 3: Inicializa el servicio de Vertex AI y el modelo generativo
Antes de realizar cualquier llamada a la API, debes inicializar Vertex AI. y el modelo generativo.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });
Cuando hayas terminado la guía de introducción, aprende a elegir Modelo de Gemini y, de forma opcional, un la ubicación adecuada para tu caso de uso y app.
Paso 4: Llama a la API de Gemini de Vertex AI
Ahora que conectaste tu app a Firebase, agregaste el SDK y, luego, inicializaste el servicio de Vertex AI y el modelo generativo, ya puedes llamar a la API de Vertex AI Gemini.
Puedes usar generateContent()
para generar texto a partir de una instrucción de solo texto.
solicitud:
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });
// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
// Provide a prompt that contains text
const prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
const result = await model.generateContent(prompt);
const response = result.response;
const text = response.text();
console.log(text);
}
run();
¿Qué más puedes hacer?
Más información sobre los modelos de Gemini
Obtén más información acerca de la modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.
Prueba otras funciones de la API de Gemini
- Obtén más información sobre cómo generar texto a partir de mensajes de solo texto, lo que incluye cómo transmitir la respuesta.
- Generar texto desde instrucciones multimodales (incluidos texto, imágenes, archivos PDF, videos y audio).
- Crear conversaciones de varios turnos (chat)
- Usa la llamada a función para conectarte los modelos generativos a la información y los sistemas externos.
Aprende a controlar la generación de contenido
- Comprender el diseño de instrucciones, por ejemplo: prácticas recomendadas, estrategias y ejemplos de instrucciones.
- Configura los parámetros del modelo, como temperatura y máximo de tokens de salida.
- Usa la configuración de seguridad para ajustar la más probabilidades de recibir respuestas que se consideren perjudiciales.
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