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


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

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

  • 開発環境とウェブアプリが次の要件を満たしていることを確認してください。 要件:

    • Dart 3.2.0 以降

  • （省略可）サンプルアプリを確認します。

    サンプルアプリをダウンロードする

    SDK はすぐに試して、さまざまな使い方の完全な実装を確認できます。 独自のウェブアプリがない場合は、サンプルアプリを使用してください。 サンプルアプリを使用するには、次のことを行う必要があります。 それを Firebase プロジェクトに接続します。

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

  1. 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。

  2. 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。

Flutter 用の Vertex AI for Firebase プラグイン（firebase_vertexai）は、 Vertex AI Gemini API にアクセスできます。

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

    flutter pub add firebase_core

  2. lib/main.dart ファイルで、Firebase Core プラグインと、以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 '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

  5. Flutter プロジェクト ディレクトリで、次のコマンドを実行します。

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. 完了したら、Flutter プロジェクトを再ビルドします。

    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 を初期化する必要があります。 生成モデルの違いです

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

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// 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、 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:

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

await Firebase.initializeApp();
// 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);
で確認できます。

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

コンテンツの生成を制御する方法

で確認できます。 また、Terraform を使用してプロンプトやモデル構成をテストすることもできます。 Vertex AI Studio。


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