このガイドでは、 Vertex AI Gemini API を、Vertex AI Gemini API を Vertex AI for Firebase SDK。
前提条件
ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定し、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
Firebase コンソールで、 Gemini を使用した構築ページ、 2 つ目のカードをクリックして ワークフローを起動させます 学習します。コンソールに Vertex AI のタブが表示されている場合は、 タスクは完了しています。
以下を使用するには、プロジェクトをアップグレードしてください。 Blaze 従量課金制の料金プラン。
プロジェクトで次の 2 つの API を有効にします。
aiplatform.googleapis.comおよびfirebaseml.googleapis.com。
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 プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続したら、 （前のステップを参照）これで、Vertex AI for Firebase SDK をアプリに追加できるようになりました。
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 を初期化する必要があります。 生成モデルの違いです
スタートガイドを読み終えたら、 Gemini モデルと（必要に応じて） location を使用します。
ステップ 4: Vertex AI Gemini API を呼び出す
アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して初期化を終えたので、 Vertex AI サービスと生成モデルの Vertex AI Gemini API を呼び出す準備が整いました。
generateContent() を使用すると、テキストのみのプロンプトからテキストを生成できます。
request:
Google アシスタントの機能
Gemini モデルの詳細
詳しくは、 さまざまなユースケースで利用可能な および 割り当てと料金をご確認ください。
Gemini API のその他の機能を試す
- テキスト生成の詳細 テキストのみのプロンプト: レスポンスをストリーミングします
- テキストの生成元 マルチモーダル プロンプト （テキスト、画像、PDF、動画、音声を含む）。
- マルチターンの会話（チャット）を構築する。
- 関数呼び出しを使用して接続する 生成モデルを外部のシステムや情報にエクスポートできます。
コンテンツの生成を制御する方法
- 以下を含むプロンプト設計について理解する ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例。
- 次のようなモデル パラメータを構成する temperature と max output トークンです。
- 安全性設定を使用して、 害を及ぼすおそれのある回答が返される可能性が高まります。
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