Firebase SDK の Vertex AI を使用して Gemini API を使ってみる


このガイドでは、選択したプラットフォームの Vertex AI in Firebase SDK を使用して、アプリから直接 Vertex AI Gemini API を呼び出す方法について説明します。

前提条件

このガイドは、Flutter を使用したアプリ開発に精通していることを前提としています。

  • 開発環境と Flutter アプリが次の要件を満たしていることを確認します。

    • Dart 3.2.0 以降

  • （省略可）サンプルアプリを確認する。

    サンプルアプリをダウンロードする

    SDK を簡単に試したり、さまざまなユースケースの完全な実装を確認したり、独自の Flutter アプリがない場合はサンプルアプリを使用したりできます。サンプルアプリを使用するには、Firebase プロジェクトに接続する必要があります。

ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定してアプリを Firebase に接続する

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがすでにある場合

  1. Firebase コンソールで、[Gemini でビルド] ページに移動します。

  2. [Vertex AI in Firebase] カードをクリックして、次のタスクを完了するためのワークフローを開始します。

  3. このガイドの次のステップに進んで、SDK をアプリに追加します。

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがまだない場合


ステップ 2: SDK を追加する

Firebase プロジェクトが設定され、アプリが Firebase に接続されている（前の手順を参照）ので、Vertex AI in Firebase SDK をアプリに追加できます。

Flutter 用の Vertex AI in Firebase プラグイン（firebase_vertexai）は、Vertex AI Gemini API へのアクセスを提供します。

  1. Flutter プロジェクト ディレクトリで、次のコマンドを実行してコア プラグインと Vertex AI in Firebase プラグインをインストールします。

    flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai

  2. lib/main.dart ファイルで、Firebase Core プラグイン、Vertex AI in Firebase プラグイン、および前に生成した構成ファイルをインポートします。

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

  3. また、lib/main.dart ファイルで、構成ファイルによってエクスポートされた DefaultFirebaseOptions オブジェクトを使用して Firebase を初期化します。

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

  4. Flutter アプリケーションを再ビルドします。

    flutter run

ステップ 3: Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する

API 呼び出しを行う前に、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する必要があります。

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');

スタートガイドを読み終えたら、ユースケースとアプリに適した Gemini モデルと（必要に応じて）ロケーションを選択する方法を学びます。

ステップ 4: Vertex AI Gemini API を呼び出す

アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したので、Vertex AI Gemini API を呼び出す準備ができました。

generateContent() を使用すると、テキストのみのプロンプト リクエストからテキストを生成できます。

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);

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Gemini モデルの詳細

さまざまなユースケースで使用可能なモデルと、その割り当てと料金について学びます。

Gemini API の他の機能を試す

コンテンツ生成を制御する方法

Vertex AI Studio を使用して、プロンプトとモデル構成をテストすることもできます。


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