Pierwsze kroki z interfejsem Gemini API przy użyciu pakietów SDK Vertex AI dla Firebase


Z tego przewodnika dowiesz się, jak zacząć wywoływać interfejs Vertex AI Gemini API bezpośrednio z poziomu aplikacji za pomocą pakietów SDK Vertex AI dla Firebase.

Wymagania wstępne

W tym przewodniku zakładamy, że umiesz tworzyć aplikacje za pomocą Flutter.

  • Upewnij się, że Twoje środowisko programistyczne i aplikacja internetowa spełniają te wymagania:

    • Dart 3.2.0+

  • (Opcjonalnie) Zobacz przykładową aplikację.

    Pobieranie przykładowej aplikacji

    Możesz szybko wypróbować pakiet SDK, zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia lub użyć przykładowej aplikacji, jeśli nie masz własnej aplikacji internetowej. Aby użyć przykładowej aplikacji, musisz połączyć ją z projektem Firebase.

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nią swoją aplikację

Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase

  1. W konsoli Firebase otwórz stronę Build with Gemini (Utwórz z Gemini) i kliknij drugą kartę, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać poniższe zadania. Jeśli w konsoli wyświetli się karta Vertex AI, oznacza to, że te zadania zostały wykonane.

  2. Przejdź do następnego kroku tego przewodnika, aby dodać pakiet SDK do aplikacji.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase ani aplikacji połączonej z Firebase


Krok 2. Dodaj pakiet SDK

Po skonfigurowaniu projektu Firebase i połączeniu aplikacji z Firebase (patrz poprzedni krok) możesz dodać do swojej aplikacji pakiet SDK Vertex AI dla Firebase.

Wtyczka Vertex AI dla Firebase do Flutter (firebase_vertexai) zapewnia dostęp do interfejsu Vertex AI Gemini API.

  1. Aby zainstalować podstawową wtyczkę w katalogu projektu Flutter, uruchom to polecenie:

    flutter pub add firebase_core

  2. Do pliku lib/main.dart zaimportuj główną wtyczkę Firebase oraz wygenerowany wcześniej plik konfiguracji:

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

  3. Także w pliku lib/main.dart zainicjuj Firebase za pomocą obiektu DefaultFirebaseOptions wyeksportowanego z pliku konfiguracji:

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

  4. Ponownie skompiluj aplikację Flutter:

    flutter run

  5. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Po zakończeniu odbuduj projekt Flutter:

    flutter run

Krok 3. Zainicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

Zanim będzie można wykonywać wywołania interfejsu API, musisz zainicjować usługę Vertex AI i model generatywny.

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-preview-0514');

Po skorzystaniu z przewodnika dla początkujących dowiedz się, jak wybrać model Gemini i (opcjonalnie) lokalizację odpowiednią do Twojego przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Wywołaj interfejs Vertex AI Gemini API

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK oraz zainicjowaniu usługi Vertex AI i modelu generatywnego możesz zacząć wywoływać interfejs Vertex AI Gemini API.

Za pomocą generateContent() możesz wygenerować tekst na podstawie żądania promptu tekstowego:

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-preview-0514');

// 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);

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o modelach Gemini

Dowiedz się więcej o modelach dostępnych w różnych przypadkach użycia oraz ich limitach i cenach.

Wypróbuj inne możliwości interfejsu Gemini API

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

Możesz też eksperymentować z promptami i konfiguracjami modeli za pomocą Vertex AI Studio.


Prześlij opinię na temat korzystania z Vertex AI dla Firebase