Comece a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase

Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente do seu app usando o SDK Vertex AI in Firebase para a plataforma escolhida.

Pré-requisitos

Neste guia, pressupomos que você já sabe desenvolver apps com o Flutter.

• Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Flutter atendem aos seguintes requisitos:

  • Dart 3.2.0+

• (Opcional) Confira o app de exemplo.

  Fazer o download do app de exemplo

  Você pode testar o SDK rapidamente, conferir uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app do Flutter. Para usar o app de exemplo, é necessário conectar a um projeto do Firebase.

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase

Se você já tem um projeto e um app conectados ao Firebase

1. No console Firebase, acesse a página Build with Gemini.

2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

   • Faça upgrade do seu projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por uso.

   • Ative as APIs necessárias no seu projeto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).

3. Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.

Se você não tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele

Etapa 2: adicionar o SDK

Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora você pode adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app.

O plug-in Vertex AI in Firebase para Flutter (firebase_vertexai) fornece acesso ao Vertex AI Gemini API.

1. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal e o plug-in Vertex AI in Firebase:

   flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai
   

2. No arquivo lib/main.dart, importe o plug-in principal do Firebase, o plug-in Vertex AI in Firebase e o arquivo de configuração gerado antes:

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

3. Ainda no arquivo lib/main.dart, inicialize o Firebase usando o objeto DefaultFirebaseOptions exportado pelo arquivo de configuração:

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

4. Recrie o aplicativo do Flutter:

   flutter run
   

Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo

Antes de fazer chamadas de API, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.

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

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

// 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');

Depois de concluir o guia de início, aprenda a escolher um modelo do Gemini e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar o Vertex AI Gemini API

Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar o Vertex AI Gemini API.

Você pode usar generateContent() para gerar texto de uma solicitação de comando de texto exclusivo:

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

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

// 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);

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Testar outros recursos do Gemini API

• Saiba mais sobre como gerar texto de solicitações somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
• Gerar texto a partir de comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Crie conversas com vários turnos (chat).
• Gere saída estruturada (como JSON) com comandos de texto e multimodais.
• Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

• Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
• Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída.
• Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que possam ser consideradas nocivas.

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