Comienza a usar la API de Gemini con Vertex AI en los SDK de Firebase


En esta guía, se muestra cómo comenzar a realizar llamadas a Vertex AI Gemini API directamente desde tu app con el SDK de Vertex AI in Firebase para la plataforma que elijas.

Requisitos previos

En esta guía, se da por sentado que conoces el desarrollo de apps con Flutter.

  • Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu app de Flutter cumplan con los siguientes requisitos:

    • Dart 3.2.0 y versiones posteriores

  • (Opcional) Consulta la app de ejemplo.

    Descarga la app de ejemplo

    Puedes probar el SDK rápidamente, ver una implementación completa de varios casos de uso o usar la app de ejemplo si no tienes tu propia app de Flutter. Para usar la app de ejemplo, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase

Si ya tienes un proyecto de Firebase y una app conectada a Firebase

  1. En la consola de Firebase, ve a la página Compile with Gemini.

  2. Haz clic en la tarjeta Vertex AI in Firebase para iniciar un flujo de trabajo que te ayude a completar las siguientes tareas:

  3. Continúa con el siguiente paso de esta guía para agregar el SDK a tu app.

Si no tienes un proyecto de Firebase ni una app conectada a Firebase


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 in Firebase a tu app.

El complemento Vertex AI in Firebase para Flutter (firebase_vertexai) proporciona acceso a Vertex AI Gemini API.

  1. Desde el directorio de tu proyecto de Flutter, ejecuta el siguiente comando para instalar el complemento principal:

    flutter pub add firebase_core

  2. En el archivo lib/main.dart, importa el complemento principal de Firebase y el archivo de configuración que generaste antes:

    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

  3. Además, en tu archivo lib/main.dart, inicializa Firebase con el objeto DefaultFirebaseOptions exportado por el archivo de configuración:

    await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

  4. Vuelve a compilar tu aplicación de Flutter:

    flutter run

  5. Desde el directorio de tu proyecto de Flutter, ejecuta el siguiente comando:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Cuando termines, vuelve a crear el proyecto de Flutter:

    flutter run

Paso 3: Inicializa el servicio Vertex AI y el modelo generativo

Antes de poder realizar llamadas a la API, debes inicializar el servicio Vertex AI y el modelo generativo.

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

Cuando termines la guía de introducción, aprende a elegir un modelo de Gemini y, de manera opcional, una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.

Paso 4: Llama a Vertex AI Gemini API

Ahora que conectaste tu app a Firebase, agregaste el SDK y inicializaste el servicio Vertex AI y el modelo generativo, está todo listo para llamar a Vertex AI Gemini API.

Puedes usar generateContent() para generar texto a partir de una solicitud de instrucción solo de texto:

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

¿Qué más puedes hacer?

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