Comece a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase

Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente no app usando o SDK Vertex AI in Firebase para a plataforma escolhida.

Pré-requisitos

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o JavaScript para desenvolver apps da Web. Este guia não depende de framework.

• Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app da Web atendem aos seguintes requisitos:

  • (Opcional) Node.js
  • Navegador da Web moderno

• (Opcional) Confira o aplicativo de exemplo.

  Fazer o download do app de exemplo

  Você pode testar o SDK rapidamente, conferir uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app da Web. Para usar o app de exemplo, você precisa conectar a um projeto do Firebase.

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase

Se você já tem um projeto e um app conectados ao Firebase

1. No console Firebase, acesse a página Build with Gemini.

2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

   • Faça upgrade do projeto para usar o plano de preços Blaze com pagamento por utilização.

   • Ative as APIs necessárias no seu projeto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).

3. Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.

Se você ainda não tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele

Etapa 2: adicionar o SDK

Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora você pode adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app.

A biblioteca Vertex AI in Firebase fornece acesso ao Vertex AI Gemini API e está incluída como parte do SDK do Firebase para JavaScript para Web.

1. Instale o SDK do Firebase para JavaScript para Web usando o npm:

     npm install firebase
   

2. Inicialize o Firebase no seu app:

     import { initializeApp } from "firebase/app";
   
     // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
     // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
     const firebaseConfig = {
       // ...
     };
   
     // Initialize FirebaseApp
     const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
   

Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo

Antes de fazer chamadas de API, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

Depois de concluir o guia de início, aprenda a escolher um modelo do Gemini e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar o Vertex AI Gemini API

Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar Vertex AI Gemini API.

Você pode usar generateContent() para gerar texto de uma solicitação de comando de texto exclusivo:

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Testar outros recursos do Gemini API

• Saiba mais sobre como gerar texto de solicitações somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
• Gerar texto a partir de comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Crie conversas com vários turnos (chat).
• Gere saída estruturada (como JSON) de comandos de texto e multimodais.
• Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

• Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
• Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída.
• Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que possam ser consideradas nocivas.

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