Começar a usar a API Gemini usando os SDKs da Vertex AI para Firebase

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Este guia mostra como começar a fazer chamadas para a API Gemini da Vertex AI diretamente do seu app usando os SDKs da Vertex AI para Firebase.

Outras opções para trabalhar com a API Gemini

• Também é possível chamar a API Gemini da Vertex AI do lado do servidor usando os SDKs da Vertex AI do lado do servidor ou as Extensões do Firebase para a API Gemini.

• Você também pode testar uma versão alternativa da "IA do Google" da API Gemini que oferece acesso sem custo financeiro (dentro dos limites e quando disponível) usando o Google AI Studio e os SDKs de IA do Google.

  Se você optar por usar ferramentas e serviços de IA do Google, assim como o Firebase, recomendamos o seguinte:

  • Não use os SDKs do Google AI Studio e do Google AI com um projeto do Firebase usado pelo seu app de produção.
  • Depois de entender como uma API Gemini funciona, migre para os SDKs da Vertex AI para Firebase, que têm muitos outros recursos importantes para apps da Web e de dispositivos móveis, como proteger a API contra abusos usando o Firebase App Check.

Pré-requisitos

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

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

1. No Console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini e clique no segundo card para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você nas tarefas a seguir. Se houver uma guia da Vertex AI no console, essas tarefas estarão concluídas.

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

   • Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com.

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

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

Configurar um projeto do Firebase

1. Faça login no Console do Firebase.

2. Clique em Criar projeto e use uma das seguintes opções:

   • Opção 1: criar um projeto totalmente novo do Firebase (e o projeto subjacente do Google Cloud automaticamente) inserindo um novo nome de projeto na primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

   • Opção 2: "Adicionar o Firebase" a um projeto atual do Google Cloud selecionando o nome do projeto do Google Cloud no menu suspenso na primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

   Quando solicitado, não é necessário configurar o Google Analytics para usar os SDKs da Vertex AI para Firebase.

3. No Console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini e clique no segundo card para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você nas tarefas a seguir. Se houver uma guia da Vertex AI no console, essas tarefas estarão concluídas.

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

   • Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com.

Conectar seu app ao Firebase

Etapa 2: adicionar o SDK

Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora é possível adicionar o SDK da Vertex AI para Firebase ao seu app.

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

Antes de fazer chamadas de API, você precisa inicializar o serviço da Vertex AI e o modelo generativo.

Quando terminar o Guia explicativo, aprenda a escolher um modelo do Gemini e, opcionalmente, um local apropriado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar a API Gemini da Vertex AI

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

É possível usar generateContent() para gerar texto com base em uma solicitação de comando somente de texto:

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e preços deles.

Teste outros recursos da API Gemini

• Saiba mais sobre como gerar texto com base em comandos somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
• Gerar texto com base em comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Criar conversas de várias interações (chat).
• Use a chamada de função para conectar modelos generativos a informações e sistemas externos.

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 número máximo de tokens de saída.
• Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas prejudiciais.

Também é possível testar comandos e configurações de modelos usando o Vertex AI Studio.

Envie feedback sobre sua experiência com a Vertex AI para Firebase