Questa guida illustra come iniziare a effettuare chiamate a Vertex AI Gemini API direttamente dalla tua app utilizzando l'SDK Vertex AI in Firebase per la piattaforma scelta.
Altre opzioni per lavorare con Gemini API
Facoltativamente, puoi provare una versione alternativa "Google AI" di Gemini API
per ottenere l'accesso senza costi (entro i limiti e se disponibile) utilizzando Google AI Studio e gli SDK client Google AI. Questi SDK devono essere utilizzati solo per la creazione di prototipi nelle app mobile e web.Dopo aver acquisito familiarità con il funzionamento di un Gemini API, esegui la migrazione ai nostri SDK Vertex AI in Firebase (questa documentazione), che offrono molte funzionalità aggiuntive importanti per le app mobile e web, come la protezione dell'API da usi impropri tramite Firebase App Check e il supporto per file multimediali di grandi dimensioni nelle richieste.
Se vuoi, chiama Vertex AI Gemini API lato server (ad esempio con Python, Node.js o Go)
Utilizza gli SDK Vertex AI lato server, Firebase Genkit o Firebase Extensions per Gemini API.
Tieni presente che puoi utilizzare questa guida anche per iniziare ad accedere ai modelli Imagen utilizzando gli SDK Vertex AI in Firebase.
Prerequisiti
Passaggio 1: configura un progetto Firebase e connetti la tua app a Firebase
Se hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase
Nella console Firebase, vai alla pagina Vertex AI.
Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:
Esegui l'upgrade del tuo progetto per utilizzare il piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.
Abilita le API richieste nel tuo progetto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
Vai al passaggio successivo di questa guida per aggiungere l'SDK alla tua app.
Se non hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase
Configura un progetto Firebase
Accedi alla console Firebase.
Fai clic su Crea progetto e utilizza una delle seguenti opzioni:
Opzione 1: crea un progetto Firebase completamente nuovo (e il relativo progetto Google Cloud sottostante automaticamente) inserendo un nuovo nome nel primo passaggio del flusso di lavoro "Crea progetto".
Opzione 2: "Aggiungi Firebase" a un progetto Google Cloud esistente selezionando il nome del progetto Google Cloud dal menu a discesa nel primo passaggio del flusso di lavoro "Crea progetto".
Tieni presente che, quando richiesto, non è necessario configurareGoogle Analytics per utilizzare gli SDK Vertex AI in Firebase.
Nella console Firebase, vai alla pagina Vertex AI.
Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:
Esegui l'upgrade del tuo progetto per utilizzare il piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.
Abilita le API richieste nel tuo progetto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
Collegare l'app a Firebase
Passaggio 2: aggiungi l'SDK
Dopo aver configurato il progetto Firebase e collegato l'app a Firebase (vedi il passaggio precedente), ora puoi aggiungere l'SDK Vertex AI in Firebase alla tua app.
Passaggio 3: inizializza il servizio Vertex AI e crea un'istanza GenerativeModel
Prima di poter effettuare chiamate API e inviare un prompt a un modello Gemini,
devi inizializzare il servizio Vertex AI e creare un'istanza GenerativeModel.
Dopo aver letto questa guida introduttiva, scopri come scegliere un modello e, facoltativamente, una località appropriata per il tuo caso d'uso e la tua app.
Passaggio 4: invia una richiesta di prompt a un modello
Ora che hai collegato la tua app a Firebase, aggiunto l'SDK e inizializzato il servizio Vertex AI e il modello generativo, puoi inviare una richiesta di prompt a un modello Vertex AI.Gemini
Puoi utilizzare generateContent() per generare testo da una richiesta di prompt di solo testo:
Cos'altro puoi fare?
Scopri di più sui modelli supportati
Scopri i modelli disponibili per vari casi d'uso e le relative quote e prezzi.
Provare altre funzionalità
- Scopri di più sulla generazione di testo da prompt di solo testo, incluso come riprodurre in streaming la risposta.
- Genera testo da prompt multimodali (inclusi testo, immagini, PDF, video e audio).
- Crea conversazioni a più turni (chat).
- Genera output strutturato (come JSON) da prompt di testo e multimodali.
- Genera immagini da prompt di testo.
- Utilizza le chiamate di funzione per collegare i modelli generativi a sistemi e informazioni esterni.
Scopri come controllare la generazione di contenuti
- Comprendi la progettazione dei prompt, tra cui le best practice, le strategie e i prompt di esempio.
- Configura i parametri del modello, ad esempio la temperatura e il numero massimo di token di output (per Gemini) o le proporzioni e la generazione di persone (per Imagen).
- Utilizza le impostazioni di sicurezza per regolare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose.
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