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


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.

Pré-requisitos

Este guia pressupõe que você esteja familiarizado com o desenvolvimento de apps com o Flutter.

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

    • Dart 3.2.0 ou mais recente

  • (Opcional) Confira o aplicativo de exemplo.

    Fazer o download do app de exemplo

    Você pode testar o SDK rapidamente, consultar uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app da Web. Para usar o app de exemplo, você precisa conectá-lo a um projeto do Firebase.

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.

  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


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.

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

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

    flutter pub add firebase_core

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

    import 'package:firebase_core/firebase_core.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

  5. No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Após a conclusão, recrie seu projeto do Flutter:

    flutter run

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.

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-preview-0514');

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:

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-preview-0514');

// 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

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

Teste outros recursos da API Gemini

Saiba como controlar a geração de conteúdo

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


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