במדריך הזה מוסבר איך להתחיל לבצע קריאות ל-Vertex AI Gemini API ישירות מהאפליקציה באמצעות ה-SDK של Vertex AI in Firebase לפלטפורמה שבחרתם.
דרישות מוקדמות
במדריך הזה אנו מניחים שאתם מכירים את השימוש ב-Xcode לפיתוח אפליקציות לפלטפורמות של Apple (כמו iOS).
חשוב לוודא שסביבת הפיתוח והאפליקציה לפלטפורמות של Apple עומדות בדרישות הבאות:
- Xcode מגרסה 15.0 ואילך
- האפליקציה צריכה לטרגט ל-iOS מגרסה 15 ואילך או ל-macOS מגרסה 12 ואילך.
(אופציונלי) תוכלו לבדוק את האפליקציה לדוגמה.
אתם יכולים לנסות את ה-SDK במהירות, לראות הטמעה מלאה של תרחישים שונים לדוגמה או להשתמש באפליקציית הדוגמה אם אין לכם אפליקציה משלכם לפלטפורמות של Apple. כדי להשתמש באפליקציית הדוגמה, תצטרכו לקשר אותה לפרויקט Firebase.
שלב 1: מגדירים פרויקט Firebase ומקשרים את האפליקציה ל-Firebase
אם כבר יש לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמחוברת ל-Firebase
במסוף Firebase, עוברים לדף Build with Gemini.
לוחצים על הכרטיס Vertex AI in Firebase כדי להפעיל תהליך עבודה שיעזור לכם לבצע את המשימות הבאות:
משדרגים את הפרויקט לתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש.
מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים בפרויקט (Vertex AI API ו-Vertex AI in Firebase API).
עוברים לשלב הבא במדריך כדי להוסיף את ה-SDK לאפליקציה.
אם עדיין אין לכם פרויקט Firebase ואפליקציה שמקושרת ל-Firebase
שלב 2: מוסיפים את ה-SDK
אחרי שהגדרתם את הפרויקט ב-Firebase והאפליקציה שלכם מחוברת ל-Firebase (ראו שלב קודם), עכשיו אתם יכולים להוסיף לאפליקציה את ה-SDK של Vertex AI in Firebase.
שימוש ב-Swift Package Manager כדי להתקין ולנהל יחסי תלות ב-Firebase.
הספרייה Vertex AI in Firebase מספקת גישה ל-Vertex AI Gemini API, והיא כלולה ב-Firebase SDK לפלטפורמות של Apple (firebase-ios-sdk
).
ב-Xcode, כשפרויקט האפליקציה פתוח, עוברים אל קובץ > הוספת חבילות.
כשמופיעה בקשה, מוסיפים את מאגר ה-SDK של מוצרי הפלטפורמה של Firebase של Apple:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
בוחרים את גרסת ה-SDK העדכנית ביותר.
בוחרים את הספרייה
FirebaseVertexAI
.בסיום, Xcode יתחיל לפתור את יחסי התלות ולהוריד אותם באופן אוטומטי ברקע.
שלב 3: הפעלה של השירות Vertex AI והמודל הגנרטיבי
לפני שתוכלו לבצע קריאות API, תצטרכו לאתחל את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי.
מייבאים את המודול
FirebaseVertexAI
:import FirebaseVertexAI
מאתחלים את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי:
import FirebaseVertexAI // Initialize the Vertex AI service let vertex = VertexAI.vertexAI() // Initialize the generative model with a model that supports your use case // Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")
כשתסיימו לקרוא את המדריך לתחילת העבודה, נסביר איך לבחור מודל Gemini (ואופציונלי) גם מיקום שמתאים לתרחיש לדוגמה ולאפליקציה שלכם.
שלב 4: קוראים לפונקציה Vertex AI Gemini API
אחרי שחברתם את האפליקציה ל-Firebase, הוספתם את ה-SDK ואתחלתם את השירות Vertex AI ואת המודל הגנרטיבי, אתם מוכנים לבצע קריאה ל-Vertex AI Gemini API.
אפשר להשתמש ב-generateContent()
כדי ליצור טקסט מבקשת של הנחיה בטקסט בלבד:
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")
// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")
מה עוד אפשר לעשות?
מידע נוסף על המודלים של Gemini
כאן תוכלו לקרוא מידע נוסף על המודלים הזמינים לתרחישי שימוש שונים, ועל המכסות והתמחור שלהם.
ניסיון ביכולות אחרות של Gemini API
- מידע נוסף על יצירת טקסט מבקשות טקסט בלבד, כולל הסבר על סטרימינג של התשובה
- יצירת טקסט מהנחיות מולטימודיאליות (כולל טקסט, תמונות, קובצי PDF, וידאו ואודיו).
- יצירה של שיחות מרובות פניות (צ'אט).
- יצירת פלט מובנה (כמו JSON) גם מהנחיות טקסט וגם מהנחיות מולטימודליות.
- משתמשים בקריאה לפונקציה כדי לחבר מודלים גנרטיביים למערכות ולמידע חיצוניים.
איך שולטים ביצירת תוכן
- הסבר על תכנון הנחיות, כולל שיטות מומלצות, אסטרטגיות והנחיות לדוגמה.
- להגדיר את הפרמטרים של המודל, כמו הטמפרטורה ואת מספר האסימונים המקסימלי של הפלט.
- משתמשים בהגדרות בטיחות כדי לשנות את הסבירות שתתקבל תגובות שעלולות להיחשב מזיקות.
שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI in Firebase