Premiers pas avec l'API Gemini à l'aide de Vertex AI dans les SDK Firebase


Ce guide vous explique comment commencer à effectuer des appels à Vertex AI Gemini API directement à partir de votre application à l'aide du SDK Vertex AI in Firebase pour la plate-forme de votre choix.

Prérequis

Ce guide suppose que vous savez utiliser Android Studio pour développer des applications pour Android.

  • Assurez-vous que votre environnement de développement et votre application Android répondent aux exigences suivantes:

    • Android Studio (dernière version)
    • Votre application Android doit cibler le niveau d'API 21 ou supérieur.

  • (Facultatif) Découvrez l'application exemple.

    Téléchargez l'exemple d'application

    Vous pouvez tester rapidement le SDK, voir une implémentation complète de différents cas d'utilisation ou utiliser l'application exemple si vous ne disposez pas de votre propre application Android. Pour utiliser l'application exemple, vous devez l'associer à un projet Firebase.

Étape 1: Configurer un projet Firebase et associer votre application à Firebase

Si vous disposez déjà d'un projet Firebase et d'une application connectée à Firebase

  1. Dans la console Firebase, accédez à la page Build with Gemini (Développer avec Gemini).

  2. Cliquez sur la fiche Vertex AI in Firebase pour lancer un workflow qui vous aide à effectuer les tâches suivantes:

  3. Passez à l'étape suivante de ce guide pour ajouter le SDK à votre application.

Si vous ne disposez pas encore d'un projet Firebase et d'une application connectée à Firebase


Étape 2: Ajouter le SDK

Une fois votre projet Firebase configuré et votre application connectée à Firebase (voir l'étape précédente), vous pouvez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application.

Le SDK Vertex AI in Firebase pour Android (firebase-vertexai) permet d'accéder à Vertex AI Gemini API.

Dans votre fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (comme <project>/<app-module>/build.gradle.kts), ajoutez la dépendance pour la bibliothèque Vertex AI in Firebase pour Android. Nous vous recommandons d'utiliser Firebase Android BoM pour contrôler le contrôle des versions de la bibliothèque.

Kotlin 

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")
}

Java

Pour Java, vous devez ajouter deux bibliothèques supplémentaires.

dependencies {
    // ... other androidx dependencies

    // Import the BoM for the Firebase platform
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.7.0"))

    // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library
    // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")

    // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
    implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

    // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
    implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

En utilisant Firebase Android BoM, votre application utilisera toujours des versions compatibles des bibliothèques Firebase Android.

Étape 3: Initialisez le service Vertex AI et le modèle génératif

Avant de pouvoir effectuer des appels d'API, vous devez initialiser le service Vertex AI et le modèle génératif.

Kotlin

Pour Kotlin, les méthodes de ce SDK sont des fonctions de suspension et doivent être appelées à partir d'un champ d'application de coroutine. 
// 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
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

Java

Pour Java, les méthodes de streaming de ce SDK renvoient un type Publisher de la bibliothèque Reactive Streams. 
// 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
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

Une fois que vous avez terminé le guide de démarrage, découvrez comment choisir un modèle Gemini et (facultatif) une position adaptée à votre cas d'utilisation et à votre application.

Étape 4: Appeler Vertex AI Gemini API

Maintenant que vous avez connecté votre application à Firebase, ajouté le SDK et initialisé le service Vertex AI et le modèle génératif, vous êtes prêt à appeler Vertex AI Gemini API.

Vous pouvez utiliser generateContent() pour générer du texte à partir d'une requête d'invite textuelle uniquement:

Kotlin

Pour Kotlin, les méthodes de ce SDK sont des fonctions de suspension et doivent être appelées à partir d'un champ d'application de coroutine. 
// 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
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-1.5-flash")

// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java

Pour Java, les méthodes de ce SDK renvoient un ListenableFuture. 
// 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
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("gemini-1.5-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
    .addText("Write a story about a magic backpack.")
    .build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Qu'est-ce que tu sais faire d'autre ?

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Vous pouvez également tester des requêtes et des configurations de modèle à l'aide de Vertex AI Studio.


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